SKILLEMALL.ai

BD realbrowser

Позволяет вашему ИИ-агенту управлять реальным сеансом Chrome (вашим или участника маркетплейса) для задач, где недостаточно безголовых или скриптовых запросов — ваши собственные потоки QA, аудиты доступности контролируемых вами сайтов, синтетический мониторинг, автоматизация панелей поддержки и сбор данных на сайтах, разрешенных условиями обслуживания и файлом robots.txt.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Lets your AI agent drive a real Chrome session (yours or a marketplace…»

Lets your AI agent drive a real Chrome session (yours or a marketplace participant's) for tasks where headless or scripted requests are not enough — your own QA flows, accessibility audits of sites you control, synthetic monitoring, support-dashboard automation, and data collection on sites whose Terms of Service and robots.txt permit it.

ClawHub Agent Skills автор: iWedmak Om v0.1.1 MIT-0 14 файлов · 1 скрипт тело ≈ 3 460 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 33 ч назад

Позволяет вашему ИИ-агенту управлять реальным сеансом Chrome (вашим или участника маркетплейса) для задач, где недостаточно безголовых или скриптовых запросов…

Как процесс D 48/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ИнтеграцияGitHubТорговляИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
85/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
93
Качество 40%
73
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
48/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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.

Утечка данных средняя серьёзность

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

Если установить

Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».

Автору

Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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 · 3

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 3
  • средняя Утечка данных intent-browser-credential-store clawhub-listing.md:89
    Доступ к хранилищу паролей / cookies браузера (документация security-скилла)
    - **Self mode** does not transmit user's Chrome data to third parties — sessions are routed through Ceki's dispatcher only for agent task execution, and the server is stateless between rentals (cookie
    security-скилл
  • низкая Утечка данных net-credential-use SKILL.md:277
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (документация security-скилла)
    curl -s -H "Authorization: Bearer $CEKI_API_KEY" https://api.ceki.me/api/auth/introspect | jq '.tokenable_id, .name'
    security-скилл
  • низкая Утечка данных net-credential-use SKILL.md:279
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (документация security-скилла)
    curl -s -H "Authorization: Bearer $CEKI_API_KEY" https://api.ceki.me/api/browsers/search | jq '.meta.total'
    security-скилл

Просканировано файлов: 7. 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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 48/100

  • 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
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 85Шаги. Шагов: 47, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3460 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 23. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (15 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
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 340 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 28 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 47 пунктов
  • +4Есть примеры (13 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This is a disclosed real-browser automation skill, but it needs review because it can rent and drive live browser sessions, handle session profiles, and one example pre-approves high-impact actions without per-action user approval.
LLM: suspicious (medium) · 20 июн. 2026 г.