SKILLEMALL.ai

AC chrome-devtools-mcp

Стандартная автоматизация браузера для агентов через Chrome DevTools MCP — официальный проект Google, предоставляющий ИИ-агентам полный доступ к Chrome DevTools. 29 инструментов для автоматизации ввода, навигации, трассировки производительности, аудита Lighthouse, анализа сети, отладки и эмуляции. Заменяет облачные инструменты браузера (Browserbase, browser_*) в качестве основного стандарта автоматизации браузера. Используйте, когда вам нужно автоматизировать или анализировать веб-страницы, делать снимки экрана, проводить аудиты производительности, анализировать сетевой трафик, отлаживать JS, заполнять формы или эмулировать мобильные представления.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Standard browser automation for agents via Chrome DevTools MCP — offic…»

Standard browser automation for agents via Chrome DevTools MCP — official Google project giving AI agents full Chrome DevTools access. 29 tools for input automation, navigation, performance traces, Lighthouse audits, network inspection, debugging, and emulation. Replaces cloud-hosted browser tools (Browserbase, browser_*) as the primary browser automation standard. Use when you need to automate or inspect web pages, take screenshots, run performance audits, analyze network traffic, debug JS, fill forms, or emulate mobile viewports.

ClawHub Agent Skills автор: Luis Calderon v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 620 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Стандартная автоматизация браузера для агентов через Chrome DevTools MCP — официальный проект Google, предоставляющий ИИ-агентам полный доступ к Chrome…

Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, согласованность

СправочникGitHubИИ и агентыРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
83
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
56/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Когда включается вес 12
20
Согласованность вес 8
40
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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "keywords"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 56/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (chrome-devtools-mcp) не совпадает с папкой (chrome-devtools-mcp-standard)
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (node), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 54
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1620 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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 537 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 20 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 54 пунктов
    • +4Есть примеры (12 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This is a coherent Chrome browser automation skill, but it gives agents broad control over real web pages without enough privacy, containment, or approval boundaries.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.