SKILLEMALL.ai

AC opencli

Универсальный CLI-хаб для автоматизации браузера и доступа к веб-сайтам через командную строку. Используйте, когда: (1) пользователь хочет взаимодействовать с веб-сайтами через CLI (Bilibili, Zhihu, Twitter, Reddit и т.д.); (2) нужна автоматизация браузера (клики, ввод текста, скриншоты, скрапинг); (3) пользователь хочет программно управлять Chrome; (4) вызываются встроенные команды opencli. Активируется по запросам вроде «Помоги найти популярные видео на Bilibili», «Поработай с Twitter», «Извлеки контент с сайта», «Используй opencli» или при любом упоминании команд opencli.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Universal CLI Hub for browser automation and website command-line acce…»

Universal CLI Hub for browser automation and website command-line access. Use when: (1) user wants to interact with websites via CLI (Bilibili, Zhihu, Twitter, Reddit, etc.); (2) need browser automation (click, type, screenshot, scrape); (3) user wants to control Chrome programmatically; (4) calling any built-in opencli commands. Triggers on requests like "帮我查一下B站热门视频", "操作一下Twitter", "抓取某网站内容", "用opencli", or any reference to opencli commands.

ClawHub Agent Skills автор: chensu1234 v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 530 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Универсальный CLI-хаб для автоматизации браузера и доступа к веб-сайтам через командную строку.

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

ИнтеграцияИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
75
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
Ошибки и развилки вес 10
0
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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • предупреждение frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 2, column 14: description: Universal CLI Hub for browser automation and website command-line … ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении

    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
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (opencli) не совпадает с папкой (opencli-hub)
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 9
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 530 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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 448 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 9 пунктов
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This skill is a broad browser and website automation helper that is mostly purpose-aligned, but it gives agents access to logged-in browser sessions and automatic tool installation without enough user control.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.