AF google-search-serp
Извлекает данные со страницы результатов поиска Google (SERP), включая органические результаты, платные объявления, связанные поисковые запросы, вопросы из раздела «Люди также ищут», текст AI Overview и общее количество результатов с google.com. Используйте, когда пользователь упоминает результаты поиска Google, парсинг SERP, данные поиска Google, страница результатов поисковой системы, органические рейтинги, SERP по ключевому слову, извлечение SERP Google, парсить поиск Google, альтернатива Google Search API, данные о SEO-рейтинге, платные поисковые объявления, объявления PPC в Google, мониторинг поиска Google, исследование ключевых слов, экспорт результатов поиска, проверка рейтингов Google, что отображается в Google, парсер поисковой системы, проверка результатов Google.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Extracts Google Search results page (SERP) data including organic resu…»
Extracts Google Search results page (SERP) data including organic results, paid ads, related searches, People Also Ask questions, AI Overview text, and total result count from google.com. Use when user mentions Google search results, SERP scraping, google search data, search engine results page, organic rankings, keyword SERP, Google SERP extraction, scrape Google search, Google search API alternative, SEO ranking data, paid search ads, PPC ads on Google, Google search monitoring, keyword research, search results export, check Google rankings, what shows up on Google, search engine scraper, google results checker.
Извлекает данные со страницы результатов поиска Google (SERP), включая органические результаты, платные объявления, связанные поисковые запросы, вопросы из…
Как процесс F 54/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/*.py
Как улучшить
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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
- предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: scripts/*.py
Процессный рейтинг: все десять параметров 54/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): scripts/*.py
- 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
- 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 85Шаги. Шагов: 23, расплывчатых формулировок: 3
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1860 токенов
- low Разделов верхнего уровня: 10. 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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 621 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 13 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 23 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.