BC firecrawl
Веб-скрейпинг и извлечение контента с использованием API Firecrawl. Используйте, когда пользователям нужно сканировать веб-сайты, извлекать структурированные данные, преобразовывать веб-страницы в markdown, скрейпить несколько URL-адресов или создавать базы знаний из веб-контента. Поддерживает извлечение с одной страницы, сканирование всего сайта, пакетную обработку и извлечение структурированных данных с помощью CSS-селекторов.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Web scraping and content extraction using Firecrawl API. Use when user…»
Web scraping and content extraction using Firecrawl API. Use when users need to crawl websites, extract structured data, convert web pages to markdown, scrape multiple URLs, or build knowledge bases from web content. Supports single page extraction, site-wide crawling, batch processing, and structured data extraction with CSS selectors.
Веб-скрейпинг и извлечение контента с использованием API Firecrawl.
Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, согласованность, отчётность по ходу
Чем это грозит
Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.
Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.
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».
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
- 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 · 1
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 1
-
средняя Утечка данных
intent-browser-credential-storeskill-card.md:17Доступ к хранилищу паролей / cookies браузера (демонстрация атаки / пример)Developers and agents use this skill to scrape single pages, crawl sites, discover URLs, batch-process URL lists, and extract structured web data through Firecrawl. It is suited for knowledge-base bui
демонстрация
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 63/100
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (firecrawl) не совпадает с папкой (web-scraper-firecrawl)
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 18
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 816 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
- +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 338 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 21 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 18 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (9 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 90.