SKILLEMALL.ai

AC zyte-api-scraping

Извлекает структурированные данные с веб-сайтов с помощью Zyte API (ранее Crawlera) с интеллектуальным вращением прокси и рендерингом браузера. Используйте этот навык, когда пользователи хотят парсить динамические страницы, отображаемые с помощью JavaScript, извлекать данные в больших масштабах или отслеживать контент веб-сайта.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Extract structured data from websites using Zyte API (formerly Crawler…»

Extract structured data from websites using Zyte API (formerly Crawlera) with smart proxy rotation and browser rendering. Use this skill when users want to scrape dynamic JavaScript-rendered pages, extract data at scale, or monitor website content.

ClawHub Agent Skills автор: Jay v0.2.2 MIT-0 2 файла тело ≈ 2 580 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Извлекает структурированные данные с веб-сайтов с помощью Zyte API (ранее Crawlera) с интеллектуальным вращением прокси и рендерингом браузера.

Как процесс C 64/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность

ИнтеграцияИнфраструктураРазработкатип 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
C
64/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Согласованность вес 8
40
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 64/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (zyte-api-scraping) не совпадает с папкой (zyte)
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 40
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 5, есть раздел про ошибки
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2580 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • 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: 13. 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 248 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 28 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 40 пунктов
    • +4Есть примеры (12 блоков кода)

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

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a coherent Zyte web-scraping helper that uses ClawLink for credentials and tool access, with some normal privacy and account-scope considerations.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 9 июн. 2026 г.