SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CC scrapling-official

Извлекайте данные с веб-страниц с помощью Scrapling с обходом анти-ботов (например, Cloudflare Turnstile), скрытым браузингом, фреймворком пауков, адаптивным скрапингом и рендерингом JavaScript. Используйте, когда вас просят скрапить, сканировать или извлекать данные с веб-сайтов; когда web_fetch не удается; когда сайт имеет защиту от ботов; когда нужно написать код Python для скрапинга/сканирования; или написать пауков.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Scrape web pages using Scrapling with anti-bot bypass (like Cloudflare…»

Scrape web pages using Scrapling with anti-bot bypass (like Cloudflare Turnstile), stealth headless browsing, spiders framework, adaptive scraping, and JavaScript rendering. Use when asked to scrape, crawl, or extract data from websites; web_fetch fails; the site has anti-bot protections; write Python code to scrape/crawl; or write spiders.

ClawHub Agent Skills автор: Karim shoair v0.4.15 MIT-0 27 файлов тело ≈ 6 043 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Извлекайте данные с веб-страниц с помощью Scrapling с обходом анти-ботов (например, Cloudflare Turnstile), скрытым браузингом, фреймворком пауков, адаптивным…

Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, повторный запуск

ГенераторCloudflareРазработкатип 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
C
63/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
50
Качество 40%
82
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

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 · 10

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 10
  • средняя Утечка данных exfil-webhook-url references/fetching/static.md:53
    URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    page = Fetcher.get('https://scrapling.requestcatcher.com/get', stealthy_headers=True)
    в кавычках
  • средняя Утечка данных exfil-webhook-url references/fetching/static.md:54
    URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    page = Fetcher.get('https://scrapling.requestcatcher.com/get', proxy='http://username:password@loca…030')
    в кавычках
  • средняя Утечка данных exfil-webhook-url references/fetching/static.md:72
    URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    page = await AsyncFetcher.get('https://scrapling.requestcatcher.com/get', stealthy_headers=True)
    в кавычках
  • средняя Утечка данных exfil-webhook-url references/fetching/static.md:73
    URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    page = await AsyncFetcher.get('https://scrapling.requestcatcher.com/get', proxy='http://username:password@loca…030')
    в кавычках
  • средняя Утечка данных exfil-webhook-url references/fetching/static.md:107
    URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    page = Fetcher.post('https://scrapling.requestcatcher.com/post', data={'key': 'value'}, params={'q': 'query'})
    в кавычках
  • средняя Утечка данных exfil-webhook-url SKILL.md:133
    URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    scrapling extract get "https://scrapling.requestcatcher.com" content.md --cookies "session=abc123; user=john"
    в кавычках
  • средняя Утечка данных exfil-webhook-url SKILL.md:184
    URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    scrapling extract fetch "https://scrapling.requestcatcher.com/" content.md --network-idle
    в кавычках
  • средняя Утечка данных exfil-webhook-url SKILL.md:187
    URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    scrapling extract fetch "https://scrapling.requestcatcher.com/" data.txt --wait-selector ".content-loaded"
    в кавычках
  • средняя Утечка данных exfil-webhook-url SKILL.md:190
    URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    scrapling extract fetch "https://scrapling.requestcatcher.com/" page.html --no-headless --disable-resources
    в кавычках
  • средняя Утечка данных exfil-webhook-url SKILL.md:193
    URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    scrapling extract stealthy-fetch "https://scrapling.requestcatcher.com" content.md
    в кавычках

Просканировано файлов: 27. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 6043 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python, node), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 6043 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 25
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 4, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

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)
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 342 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 15 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 25 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (16 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This is a real scraping helper, but it gives agents broad stealth scraping, anti-bot bypass, arbitrary HTTP methods, and persistence capabilities that users should review carefully before installing.
LLM: suspicious (high) · 23 авг. 2026 г.