SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BF data-intelligence

Комплексная платформа интеллектуальных данных — объединяет облачные скраперы Apify, автоматизацию браузера PinchTab, анализ контента и рабочие процессы обработки данных. Поддерживает веб-скрапинг для более чем 55 платформ, генерацию лидов, информацию о конкурентах в электронной коммерции, анализ конкурентов, исследование тенденций, а также автоматизированное тестирование браузера и извлечение данных.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«综合数据智能平台 - 整合 Apify 云端爬虫、PinchTab 浏览器自动化、内容分析与数据工作流。支持 55+ 平台的网络爬虫、线索生…»

综合数据智能平台 - 整合 Apify 云端爬虫、PinchTab 浏览器自动化、内容分析与数据工作流。支持 55+ 平台的网络爬虫、线索生成、电商情报、竞品分析、趋势研究，以及浏览器自动化测试和数据提取。

ClawHub Agent Skills автор: huamu668 v1.0.0 8 файлов · 2 скрипта тело ≈ 2 618 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Комплексная платформа интеллектуальных данных — объединяет облачные скраперы Apify, автоматизацию браузера PinchTab, анализ контента и рабочие процессы…

Как процесс F 35/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../content-engine/skill.md, ../browser-automation/skill.md

ПроцедураИнфраструктуратип 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
76/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
90
Качество 40%
55
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
35/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../content-engine/skill.md, ../browser-automation/skill.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Опасные команды средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.

Автору

Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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 · 2

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 2
  • средняя Опасные команды cmd-pipe-to-shell README.md:31
    Скачивание и запуск удалённого кода с неизвестного хоста (pipe в shell) (хост вендора самого скилла)
    curl -fsSL https://pinchtab.com/install.sh | bash
    vendor-host
  • средняя Опасные команды cmd-pipe-to-shell skill.md:357
    Скачивание и запуск удалённого кода с неизвестного хоста (pipe в shell) (хост вендора самого скилла)
    curl -fsSL https://pinchtab.com/install.sh | bash
    vendor-host

Просканировано файлов: 8. 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")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../content-engine/skill.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../browser-automation/skill.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../content-engine/skill.md, ../browser-automation/skill.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 2 файла(ов): ../content-engine/skill.md, ../browser-automation/skill.md
  • 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
  • 100Шаги. Шагов: 12
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2618 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 10. 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)
  • +3Длина description 103: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -212 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • -32 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 36 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 12 пунктов
  • +4Есть примеры (16 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 55.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This appears to be a legitimate data-collection skill, but it needs review because it combines scraping, API tokens, retained browser sessions, local exports, and an unverified remote installer without enough safety boundaries.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.