AF firecrawl-agent
Автоматизированное извлечение данных с помощью ИИ, которое перемещается по сложным сайтам и возвращает структурированный JSON. Используйте этот навык, когда пользователь хочет получить структурированные данные с веб-сайтов, нуждается в извлечении ценовых категорий, списков продуктов, записей каталогов или любых данных в формате JSON со схемой. Активируется по фразам "извлечь структурированные данные", "получить все продукты", "извлечь информацию о ценах", "извлечь в формате JSON" или когда пользователь предоставляет схему JSON для данных веб-сайта. Мощнее простого скрейпинга для многостраничного структурированного извлечения.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI-powered autonomous data extraction that navigates complex sites and…»
AI-powered autonomous data extraction that navigates complex sites and returns structured JSON. Use this skill when the user wants structured data from websites, needs to extract pricing tiers, product listings, directory entries, or any data as JSON with a schema. Triggers on "extract structured data", "get all the products", "pull pricing info", "extract as JSON", or when the user provides a JSON schema for website data. More powerful than simple scraping for multi-page structured extraction.
Автоматизированное извлечение данных с помощью ИИ, которое перемещается по сложным сайтам и возвращает структурированный JSON.
Как процесс F 41/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../firecrawl-scrape/SKILL.md, ../firecrawl-interact/SKILL.md, ../firecrawl-crawl/SKILL.md
Как улучшить
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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
- предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: ../firecrawl-scrape/SKILL.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: ../firecrawl-interact/SKILL.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: ../firecrawl-crawl/SKILL.md
Процессный рейтинг: все десять параметров 41/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 3 файла(ов): ../firecrawl-scrape/SKILL.md, ../firecrawl-interact/SKILL.md, ../firecrawl-crawl/SKILL.md
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Шаги. Шагов: 10
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 534 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- 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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 499 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 6 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 10 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.