SKILLEMALL.ai

BD xyz

Инструмент для поиска в сети, поддерживающий различные поисковые системы (DuckDuckGo, Tavily, Bing, Google, SearXNG). Сценарии использования: вызывается, когда пользователю необходимо искать актуальную информацию в сети, находить последние данные, получать онлайн-ресурсы. Выполняет поисковые запросы через командную строку и возвращает структурированные результаты поиска (заголовок, ссылка, краткое описание).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«网络搜索工具,支持多种搜索引擎后端(DuckDuckGo、Tavily、Bing、Google、SearXNG)。使用场景:当用户需要搜索网…»

网络搜索工具,支持多种搜索引擎后端(DuckDuckGo、Tavily、Bing、Google、SearXNG)。使用场景:当用户需要搜索网络上的实时信息、查找最新资料、获取在线资源时调用。通过命令行执行搜索查询并返回结构化的搜索结果(标题、链接、摘要)。

ClawHub Agent Skills автор: jwu26 v1.0.0 4 файла тело ≈ 1 028 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Инструмент для поиска в сети, поддерживающий различные поисковые системы (DuckDuckGo, Tavily, Bing, Google, SearXNG).

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
68
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
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

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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 4. 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 46/100

  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 58
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1028 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 12. 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
  • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
  • -31 из 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 128 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 32 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 58 пунктов
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a normal web-search skill with documentation mistakes and external-query privacy considerations, but no evidence of hidden, destructive, or unrelated behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.