SKILLEMALL.ai

AC homes-fpx

Запрашивайте homes.com (портал недвижимости США) из командной строки с помощью CLI fpx (@fetchproxy/cli) вместо запуска сервера homes-mcp — ищите объявления, разрешайте почтовые адреса, получайте детали/фотографии/историю недвижимости и читайте сохраненные дома вошедшего в систему пользователя, все это одним вызовом через его собственный активный браузер. Используйте, когда вам нужны данные homes.com без MCP, в скрипте или на машине, где MCP не установлен.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Query homes.com (US real-estate portal) from a shell with the fpx CLI…»

Query homes.com (US real-estate portal) from a shell with the fpx CLI (@fetchproxy/cli) instead of running the homes-mcp server — search listings, resolve street addresses, fetch property detail/photos/ history, and read the signed-in user's saved homes, all through a one-shot call over their own signed-in browser tab. Use when you want homes.com data without the MCP, in a script, or on a machine where the MCP isn't installed.

ClawHub Agent Skills автор: chrischall v1.4.3 MIT-0 3 файла тело ≈ 1 166 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Запрашивайте homes.com (портал недвижимости США) из командной строки с помощью CLI fpx (@fetchproxy/cli) вместо запуска сервера homes-mcp — ищите объявления…

Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, отчётность по ходу

ИнтеграцияAWSИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
91
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
60/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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: 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 60/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, node), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Шаги. Шагов: 12
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1166 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • low Ответ описан самодельной разметкой (4 тегов): типизированный вызов надёжнее

    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 430 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 12 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill is mostly purpose-aligned, but it needs review because it uses a persistent authenticated browser bridge and includes recipes that can pull personal saved-home data into predictable temporary files.
    LLM: suspicious (high) · 10 сент. 2026 г.