SKILLEMALL.ai

AB auto-login-assistant

Помогает агенту обходить блокировки входа на веб-сайтах, обнаруживая состояния входа, собирая одобренные пользователем учетные данные, заполняя распространенные формы входа и безопасно обрабатывая коды подтверждения. Используйте, когда просмотр заблокирован аутентификацией, и пользователь хочет управляемого входа вместо пошаговой ручной помощи.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Help the agent recover from login walls on websites by detecting sign-…»

Help the agent recover from login walls on websites by detecting sign-in states, collecting user-approved credentials, filling common login forms, and handling verification codes safely. Use when browsing is blocked by authentication and the user wants guided sign-in rather than manual step-by-step help.

ClawHub Agent Skills автор: ddmmddmm v0.1.0 6 файлов тело ≈ 1 337 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Помогает агенту обходить блокировки входа на веб-сайтах, обнаруживая состояния входа, собирая одобренные пользователем учетные данные, заполняя…

Как процесс B 66/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

АнализаторРазработкаИИ 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
B
66/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
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: 6. 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 66/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 43
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 8, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1337 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • 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
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 305 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 15 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 43 пунктов
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
    • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

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

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill handles sensitive logins and credentials, but the behavior is disclosed, user-directed, and limited to that purpose.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.