SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BF bo-opensearch

Универсальный поиск по веб-страницам. Когда пользователь говорит "поиск", "查一下", "查查", "search" или инициирует информационный запрос, получает запрос пользователя, извлекает реальное содержимое веб-страниц, сортирует по релевантности, удаляет рекламу и шум, возвращает только ценную информацию.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«普适网页搜索。当用户说"搜索"、"查一下"、"查查"、"search"或发起信息查询时，接收用户查询，抓取真实网页内容，按相关性排序，剔除广…»

普适网页搜索。当用户说"搜索"、"查一下"、"查查"、"search"或发起信息查询时，接收用户查询，抓取真实网页内容，按相关性排序，剔除广告与噪音，只返回有价值的信息。

ClawHub Agent Skills автор: exochief0125 v1.0.1 MIT-0 3 файла тело ≈ 1 113 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 31 ч назад

Универсальный поиск по веб-страницам.

Как процесс F 31/100 · Не запустится — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, когда включается

ПроцедураИИ и агентыМаркетингТексты и документытип 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
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
66
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
31/100
Не запустится
Шаги вес 15
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.
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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 31/100

  • 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1113 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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 85: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 26 заголовков
  • +4Есть примеры (19 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 66.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This is a real web-search skill, but it is broad enough to auto-trigger on ordinary information requests and tells the agent to log search queries and URLs without clear limits.
LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.