AD scraping-api-pricing
Сравнивайте планы веб-скрапинга API, SERP API и headless browser по ежемесячной стоимости и условиям. Используйте, когда пользователь спрашивает, какой план скрапинга, краулинга, поиска результатов (SERP), прокси или браузерного API подходит для рабочей нагрузки или бюджета, например: «самый дешевый план для 100 тысяч JavaScript-страниц в месяц», «SERP API для 20 тысяч поисковых запросов Google в Германии менее чем за 100 долларов», «облагаются ли сбои платой», «сравнить Firecrawl и ZenRows». Охватывает Firecrawl, ScrapingBee, ZenRows, Bright Data, Oxylabs, Zyte, Scrapfly, ScrapingAnt, Scrapingdog, SerpApi, Serper, DataForSEO, SearchCans, Brave Search API, Tavily, Apify и Spider. Каждый ответ содержит предложение с официальной страницы ценообразования и дату его проверки; срок, не указанный на странице, сообщается как неизвестный, а не угаданный.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Compare web scraping API, SERP API and headless browser plans by month…»
Compare web scraping API, SERP API and headless browser plans by monthly cost and conditions. Use when the user asks which scraping, crawling, search results (SERP), proxy or browser API plan fits a workload or a budget, for example "cheapest plan for 100k JavaScript pages a month", "SERP API for 20k Google searches in Germany under $100", "are failed requests billed", "compare Firecrawl and ZenRows". Covers Firecrawl, ScrapingBee, ZenRows, Bright Data, Oxylabs, Zyte, Scrapfly, ScrapingAnt, Scrapingdog, SerpApi, Serper, DataForSEO, SearchCans, Brave Search API, Tavily, Apify and Spider. Each answer carries the sentence from the official pricing page and its check date; a term the page does not state is reported as unknown, not guessed.
Сравнивайте планы веб-скрапинга API, SERP API и headless browser по ежемесячной стоимости и условиям.
Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки
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 49/100
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Шаги. Шагов: 20
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1055 токенов
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 745 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 5 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 20 пунктов
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.