BD douyin-video-parser
Парсер видео TikTok — преобразует ссылку на видео TikTok (короткая ссылка v.douyin.com или длинная ссылка douyin.com/video/<id>) в субтитры на китайском языке и интерактивный HTML-отчет. Принцип работы: многоуровневый запасной вариант для получения прямой ссылки на mp4 (iesdouyin share API → схема браузера CDP → yt-dlp) -> загрузка видео -> локальный faster-whisper (базовая модель, CPU, int8) транскрипция -> локальное извлечение и анализ правил -> генерация интерактивного HTML-отчета. Бесплатно, не зависит от каких-либо API-ключей. Одна команда выдает построчную транскрипцию (с временными метками) + связный текст (без временных меток) + визуальный HTML-отчет (включающий краткое изложение, карточки с ключевыми фразами, основные идеи, структурный разбор, оценку контента, шесть модулей основных моментов контента).
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«抖音视频解析-把抖音视频链接（v.douyin.com 短链或 douyin.com/video/<id> 长链）转成中文字幕稿和交互式 H…»
抖音视频解析-把抖音视频链接（v.douyin.com 短链或 douyin.com/video/<id> 长链）转成中文字幕稿和交互式 HTML 报告。原理：多级 fallback 拿 mp4 直链（iesdouyin share API → CDP 浏览器方案 → yt-dlp）-> 下载视频 -> 本地 faster-whisper（base 模型、CPU、int8）转写 -> 本地规则提取分析 -> 生成交互式 HTML 报告。免费，不依赖任何 API key。一条命令出逐字稿（带时间戳）+ 连贯稿（无时间戳）+ 可视化 HTML 报告（含一句话总结、金句卡片、核心观点、结构拆解、内容判断、内容亮点六大模块）。
Парсер видео TikTok — преобразует ссылку на видео TikTok (короткая ссылка v.douyin.com или длинная ссылка douyin.com/video/<id>) в субтитры на китайском языке…
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: 5. 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") - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "slug" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "displayName" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "summary"
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 (web, python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 38
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1529 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Ответ описан самодельной разметкой (5 тегов): типизированный вызов надёжнее
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
- +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 313 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 20 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 38 пунктов
- +4Есть примеры (7 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.