AC pinterest-scraper
Полнофункциональный скрейпер изображений Pinterest с бесконечной прокруткой, опциями качества, интеграцией с Telegram, обнаружением дубликатов, поддержкой возобновления и подробным логированием. Используйте, когда: (1) нужно собрать данные с досок/пользователей/поиска Pinterest, (2) нужны опции качества (оригиналы/736x/474x/236x), (3) нужно отправлять изображения в Telegram, (4) нужно возобновить прерванный сбор данных, (5) нужно избежать загрузки дубликатов, (6) нужно отладить с помощью подробных логов.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Full-featured Pinterest image scraper with infinite scroll, quality op…»
Full-featured Pinterest image scraper with infinite scroll, quality options, Telegram integration, duplicate detection, resume support, and verbose logging. Use when: (1) Scraping Pinterest boards/users/search, (2) Need quality options (originals/736x/474x/236x), (3) Sending images to Telegram, (4) Resuming interrupted scrapes, (5) Avoiding duplicate downloads, (6) Debugging with verbose logs.
Полнофункциональный скрейпер изображений Pinterest с бесконечной прокруткой, опциями качества, интеграцией с Telegram, обнаружением дубликатов, поддержкой…
Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск
Как улучшить
- 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 · 1
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 1
-
низкая Утечка данных
exfil-webhook-urlscripts/scrape_pinterest.py:214URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес) (хост вендора самого скилла; в кавычках — упоминание, а не команда)r = requests.post(f"https://api.telegram.org/bot{self.token}/sendMediaGroup",vendor-hostв кавычках
Просканировано файлов: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
frontmatter-yamlSKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 2, column 14: description: Full-featured Pinterest image scraper with infinite scroll, qualit… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "changelog"
Процессный рейтинг: все десять параметров 56/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 7, без проверки текущего состояния
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Шаги. Шагов: 32
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1530 токенов
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- 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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 396 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 24 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 32 пунктов
- +4Есть примеры (6 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.