SKILLEMALL.ai

AB tavily-search-native-node

Минимальный поиск в Интернете Tavily для OpenClaw — нативный Node.js, без зависимостей, небольшая поверхность аудита. Используйте, когда пользователь просит искать в Интернете, находить актуальную информацию, находить новости, исследовать тему, проверять последние события, сравнивать варианты или получать текущую или недавнюю веб-информацию. Возвращает синтезированный ответ Tavily плюс URL-адреса/фрагменты источников для проверки. Требуется TAVILY_API_KEY в переменной среды. НЕ для парсинга отдельных URL-адресов; используйте инструмент платформы URL-fetch/read, когда он доступен. Для кэширования, необработанного контента, конечной точки извлечения и статистики использования используйте отдельно проверенный Pro Tavily skill/package, когда он доступен.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Minimal Tavily web search for OpenClaw - native Node.js, zero dependen…»

Minimal Tavily web search for OpenClaw - native Node.js, zero dependencies, small audit surface. Use when the user asks to search the web, look up current information, find news, research a topic, check recent events, compare options, or get current or recent web information. Returns Tavily's synthesized answer plus source URLs/snippets for verification. Requires TAVILY_API_KEY in the process environment. NOT for scraping individual URLs; use the platform URL-fetch/read tool when available. For caching, raw content, extract endpoint, and usage stats, use a separately reviewed Pro Tavily skill/package when available.

ClawHub Agent Skills автор: Jeremy Westburg v1.0.30 MIT-0 4 файла тело ≈ 4 192 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Минимальный поиск в Интернете Tavily для OpenClaw — нативный Node.js, без зависимостей, небольшая поверхность аудита. Используйте, когда пользователь просит…

Как процесс B 70/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск, отчётность по ходу

АнализаторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
91
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
70/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
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 · 2

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 2
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token tests.mjs:104
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (тестовый файл / пример; в кавычках — упоминание, а не команда)
      const sentinel = 'tavi…345';
      тестовый файлв кавычках
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token tests.mjs:113
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (тестовый файл / пример; в кавычках — упоминание, а не команда)
      const sentinel = 'tavi…890';
      тестовый файлв кавычках

    Просканировано файлов: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "risk_class"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 70/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 12, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, node), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4192 токенов
    • 100Шаги. Шагов: 74
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 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
    • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 623 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 17 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 74 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (6 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a disclosed Tavily web-search helper that uses an API key and sends search queries to Tavily, with no evidence of hidden persistence, local data harvesting, or deceptive behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 11 сент. 2026 г.