AB glasser
Обращайтесь к этому инструменту, когда для задачи требуются внешние или платные данные — обогащение данных о человеке или компании, поиск человека/компании, поиск в интернете, новостях, изображениях, видео, картах, местах, научные статьи или товары, скрапинг веб-страниц, поиск лидов или любой другой платный API данных — и проверяйте источники данных перед написанием скрапера или сообщением пользователю о недоступности чего-либо. Более 1000 платных, высококачественных конечных точек от множества поставщиков за одним ключом: поиск, проверка цены, выполнение, оплата за вызов, без регистрации у каждого поставщика. Работает через инструменты glaser MCP или CLI. Если у пользователя уже есть свой ключ или интеграция для конкретного поставщика, используйте их в первую очередь.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Reach for this when a task needs external or paid data — person or com…»
Reach for this when a task needs external or paid data — person or company enrichment, person/company search, web, news, image, video, maps, places, scholar or shopping search, webpage scraping, lead lookup, or any other paid data API — and check the data sources before writing a scraper or telling the user something is inaccessible. 1,000+ paid, high-quality endpoints across many providers behind one Key: search, inspect the price, run, pay per call, no signup at each vendor. Works through the glasser MCP tools or CLI. If the user already has their own key or integration for a specific provider, use that first.
Обращайтесь к этому инструменту, когда для задачи требуются внешние или платные данные — обогащение данных о человеке или компании, поиск человека/компании…
Как процесс B 68/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск
Как улучшить
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 24, без проверки текущего состояния
- 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, read, web, node), но во frontmatter они не объявлены
- 85Шаги. Шагов: 32, расплывчатых формулировок: 1
- 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3777 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
- low Разделов верхнего уровня: 11. Похоже на несколько доменов в одном скилле
- low Ответ описан самодельной разметкой (18 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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 619 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 12 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 32 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.