SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CF browser

Управляйте реальным браузером с помощью асинхронного Python, используя встроенный Browser SDK QwenPaw. Полный справочник ниже; перезагрузите этот навык браузера после сжатия контекста.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Drive a live browser with async Python against QwenPaw's builtin Brows…»

Drive a live browser with async Python against QwenPaw's builtin Browser SDK. The full reference is below; re-load this browser skill after context compaction.

agentscope-ai/CoPaw Agent Skills автор: agentscope-ai Apache-2.0 1 файл тело ≈ 2 542 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Управляйте реальным браузером с помощью асинхронного Python, используя встроенный Browser SDK QwenPaw.

Как процесс F 33/100 · Процесс не описан — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияPlaywrightРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
C
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
68
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
33/100
Процесс не описан
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 33/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (browser) не совпадает с папкой (browser-en)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 64Шаги. Шагов: 3, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2542 токенов

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
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 159 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 3 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 3 пунктов

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.