SKILLEMALL.ai

AB research-to-sheets

Исследуйте веб-сайты, извлекайте структурированные результаты и сохраняйте чистые строки в Google Sheets. Используйте, когда пользователи хотят, чтобы веб-исследование было организовано в виде электронной таблицы — списки конкурентов, данные о ценах, списки контактов или любая структурированная таблица из Интернета.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Research websites, extract structured findings, and save clean rows in…»

Research websites, extract structured findings, and save clean rows into Google Sheets. Use when users want web research organized into a spreadsheet — competitor lists, pricing data, contact lists, or any structured table from the web.

ClawHub Agent Skills автор: Jay v1.0.6 MIT-0 2 файла тело ≈ 2 723 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 30 ч назад

Исследуйте веб-сайты, извлекайте структурированные результаты и сохраняйте чистые строки в Google Sheets.

Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураGoogle SheetsДанные и аналитикаИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
79
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
65/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
20
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 65/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 73
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2723 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • low Разделов верхнего уровня: 14. Похоже на несколько доменов в одном скилле

    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
    • -5В тексте остались TODO / заглушки
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 236 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 24 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 73 пунктов
    • +4Есть примеры (6 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a disclosed workflow for researching web data and writing confirmed results to Google Sheets through ClawLink, with privacy caution needed for contact-data use.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 9 июн. 2026 г.