SKILLEMALL.ai

AC gemini-smart-search

Ищите в Интернете с помощью Gemini с привязкой к Google Search через локальный скрипт, с маршрутизацией моделей и резервным копированием квот между вариантами Gemini Flash-Lite / Flash. Используйте, когда веб-исследования должны оставаться в семействе Gemini, когда требуется динамическое переключение моделей без перезапуска шлюза OpenClaw, когда следует использовать отдельный ключ API Gemini / пул квот, или когда повторяющиеся задачи поиска требуют дешевых/сбалансированных/глубоких режимов со структурированным выводом JSON.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Search the web using Gemini with Google Search grounding through a loc…»

Search the web using Gemini with Google Search grounding through a local script, with model routing and quota fallback across Gemini Flash-Lite / Flash variants. Use when web research should stay inside the Gemini family, when dynamic model switching is needed without restarting the OpenClaw gateway, when a separate Gemini API key/quota pool should be used, or when repeated search tasks need cheap/balanced/deep modes with structured JSON output.

ClawHub Agent Skills автор: jas0n1ee v0.1.1 MIT-0 19 файлов · 3 скрипта тело ≈ 1 369 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Ищите в Интернете с помощью Gemini с привязкой к Google Search через локальный скрипт, с маршрутизацией моделей и резервным копированием квот между вариантами…

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, повторный запуск

ИнтеграцияПродажи и CRMИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
98/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
94
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
62/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
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: 19. 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 62/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Шаги. Шагов: 63
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1369 токенов
    • high Скилл велит модели самой совершать необратимое действие, без подтверждения человеком

    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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 449 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 63 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (9 из 11)
    • +3Все 4 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 94.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a disclosed Gemini-backed search skill that uses a local script, a Gemini API key, and Google/Gemini network calls as expected for its purpose.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.