SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC Web Scraping & Data Extraction Engine

Полная методология веб-скрапинга — соблюдение законодательства, проектирование архитектуры, противодействие обнаружению, конвейеры данных и эксплуатация в производственной среде. Используйте при создании скраперов, извлечении веб-данных, мониторинге конкурентов или автоматизации сбора данных в больших масштабах.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Complete web scraping methodology — legal compliance, architecture des…»

Complete web scraping methodology — legal compliance, architecture design, anti-detection, data pipelines, and production operations. Use when building scrapers, extracting web data, monitoring competitors, or automating data collection at scale.

ClawHub Agent Skills автор: 1kalin v1.0.0 3 файла тело ≈ 7 997 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Полная методология веб-скрапинга — соблюдение законодательства, проектирование архитектуры, противодействие обнаружению, конвейеры данных и эксплуатация в…

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность

АнализаторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw 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) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
81/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
90
Качество 40%
67
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Согласованность вес 8
40
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Утечка данных средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».

Автору

Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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 · 2

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 2
  • средняя Утечка данных intent-browser-credential-store skill-card.md:13
    Доступ к хранилищу паролей / cookies браузера (определение детектора / чёрного списка)
    Developers and data teams use this skill to assess scraping legality, choose scraping architecture, draft extraction code patterns, and operate data pipelines for web data collection. <br>
    детектор
  • средняя Утечка данных intent-browser-credential-store SKILL.md:3
    Доступ к хранилищу паролей / cookies браузера (определение детектора / чёрного списка)
    description: Complete web scraping methodology — legal compliance, architecture design, anti-detection, data pipelines, and production operations. Use when building scrapers, extracting web data, moni
    детектор

Просканировано файлов: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 7997 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 55/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (Web Scraping & Data Extraction Engine) не совпадает с папкой (afrexai-web-scraping-engine)
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 7997 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 53
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 17. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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
  • -224 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 246 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 58 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 53 пунктов
  • +4Есть примеры (30 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 67.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This markdown-only scraping skill is not malware, but it should be reviewed because it teaches users how to bypass anti-bot protections.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: suspicious · 28 мая 2026 г.