AD video-vocal-remover
Удаление вокала из видео с сохранением механических/окружающих звуков. Используйте, когда пользователь просит убрать вокал из видео, удалить речь, сохранить звуки механизмов, заглушить видео, но сохранить фоновые звуки, удалить речь, сохранив шум. Также подходит, когда пользователь говорит «в видео есть речь, хочу ее убрать», «оставить только механические звуки», «убрать вокал из записи» и т. д. Не используйте для полного удаления всего звука (это удаление звуковой дорожки, делается с помощью ffmpeg -an), этот навык предназначен специально для частотного разделения — ослабления диапазона человеческого голоса при сохранении других звуков.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«从视频中去除人声但保留机械声/环境声。当用户要求去掉视频里的人声、消除说话声、保留机器声、视频静音但保留环境音、去除语音保留噪声时使用。也适…»
从视频中去除人声但保留机械声/环境声。当用户要求去掉视频里的人声、消除说话声、保留机器声、视频静音但保留环境音、去除语音保留噪声时使用。也适用于用户说"视频里有说话声想去掉"、"只保留机械声音"、"去掉录音里的人声"等场景。不要用于完全去除所有音频（那是去音轨，用 ffmpeg -an 即可），此技能专门用于频率分离——削弱人声频段而保留其他声音。
Удаление вокала из видео с сохранением механических/окружающих звуков.
Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
- spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.
Находки guard · 0
✓ Критических и высоких находок нет
Просканировано файлов: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 10
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 526 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.
Сигналы качества
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 175 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 8 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 10 пунктов
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.