SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AB chrome-devtools-remote

Управлять удаленным сервером chrome-devtools-mcp (обычно в tailnet) через HTTPS с помощью chrome-devtools CLI. Используйте это, когда пользователь хочет перейти по ссылке, сделать скриншот, проинспектировать или выполнить JavaScript в браузере, запущенном на другом хосте (например, Mac mini, подключенный через Tailscale, или CI-раннер), и у вас нет локального Chrome для управления. Примеры триггеров («открыть <url> на лабораторном маке», «сделать скриншот браузера на хосте X», «выполнить это в удаленном браузере»).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Drive a remote chrome-devtools-mcp server (typically on a tailnet) ove…»

Drive a remote chrome-devtools-mcp server (typically on a tailnet) over HTTPS using the chrome-devtools CLI. Use this when the user wants to navigate, screenshot, inspect, or evaluate JavaScript on a browser running on another host (e.g. a Tailscale-connected Mac mini or a CI runner) — and you don't have a local Chrome to control. Examples of triggers ("open <url> on the lab mac", "take a screenshot of the browser on host X", "evaluate this on the remote browser").

ClawHub Agent Skills автор: Den v0.26.6 MIT-0 2 файла тело ≈ 2 429 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Управлять удаленным сервером chrome-devtools-mcp (обычно в tailnet) через HTTPS с помощью chrome-devtools CLI.

Как процесс B 68/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск, отчётность по ходу

ИнтеграцияРазработкаИнфраструктураИИ и агентытип 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
A
97/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
92
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
68/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
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: 2. 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 68/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, node), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 16
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 5, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2429 токенов
    • low Ответ описан самодельной разметкой (5 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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 469 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 13 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 16 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (6 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 92.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This appears to be a legitimate remote-browser automation skill, but it can expose credentials, page contents, screenshots, and saved browser sessions to a remote service.
    LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 28 мая 2026 г.