SKILLEMALL.ai

AB firecrawl

Официальный навык Firecrawl CLI для веб-скрейпинга, поиска, сканирования и автоматизации браузера. Возвращает чистый markdown, оптимизированный для LLM. ИСПОЛЬЗОВАТЬ ДЛЯ: - Веб-поиск и исследования - Скрейпинг страниц, документов и статей - Создание карты сайта и массовое извлечение контента - Автоматизация браузера для интерактивных страниц Должен быть предварительно установлен и аутентифицирован. См. rules/install.md для настройки, rules/security.md для обработки вывода.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Official Firecrawl CLI skill for web scraping, search, crawling, and b…»

Official Firecrawl CLI skill for web scraping, search, crawling, and browser automation. Returns clean LLM-optimized markdown. USE FOR: - Web search and research - Scraping pages, docs, and articles - Site mapping and bulk content extraction - Browser automation for interactive pages Must be pre-installed and authenticated. See rules/install.md for setup, rules/security.md for output handling.

LeoYeAI/openclaw-master-skills Agent Skills автор: LeoYeAI MIT 3 файла тело ≈ 3 511 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 2 дн назад

Официальный навык Firecrawl CLI для веб-скрейпинга, поиска, сканирования и автоматизации браузера.

Как процесс B 70/100 · Почти готов — слабые места: ошибки и развилки, повторный запуск, отчётность по ходу

ИнтеграцияИИ и агентыТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
91
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
70/100
Почти готов
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    Для прогона на моделях — необязательно
    • 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

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 70/100

    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
    • 100Шаги. Шагов: 12
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3511 токенов
    • low Ответ описан самодельной разметкой (13 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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 398 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 16 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 12 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (22 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.