SKILLEMALL.ai

BF web-auto-form

Инструмент автоматизации браузерных форм на основе JSON, обеспечивающий нативную интеграцию function-calling для AI-агентов, поддерживающий заполнение форм, условные ветвления, извлечение данных и маскирование PII.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«JSON 驱动的浏览器表单自动化工具,为 AI Agent 提供原生 function-calling 集成,支持表单填写、条件分支、数据提…»

JSON 驱动的浏览器表单自动化工具,为 AI Agent 提供原生 function-calling 集成,支持表单填写、条件分支、数据提取与 PII 脱敏

ClawHub Agent Skills автор: DUZ1287 v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 5 385 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 23 ч назад

Инструмент автоматизации браузерных форм на основе JSON, обеспечивающий нативную интеграцию function-calling для AI-агентов, поддерживающий заполнение форм…

Как процесс F 41/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: SYSTEM_PROMPT.md, docs/STEPS.md, docs/SELECTORS.md

ПроцедураPlaywrightИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
79/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
47
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
41/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: SYSTEM_PROMPT.md, docs/STEPS.md, docs/SELECTORS.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
  3. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 5385 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: SYSTEM_PROMPT.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: docs/STEPS.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: docs/SELECTORS.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: docs/PII_REDACTION.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: docs/AI_AGENT_INTEGRATION.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: examples/
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: playground/
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: examples/job_application.json

Процессный рейтинг: все десять параметров 41/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: SYSTEM_PROMPT.md, docs/STEPS.md, docs/SELECTORS.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 8 файла(ов): SYSTEM_PROMPT.md, docs/STEPS.md, docs/SELECTORS.md
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5385 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 29
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • low Разделов верхнего уровня: 18. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (3 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)
  • +3Длина description 79: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 48 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 29 пунктов
  • +4Есть примеры (15 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 47.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a disclosed browser form automation skill, with real risks around form submission, uploads, and extraction that are expected for its purpose.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 28 мая 2026 г.