SKILLEMALL.ai

BD smart-web-fetch

Интеллектуальный навык веб-скрейпинга — заменяет встроенный web_fetch, автоматически использует сервисы очистки Jina Reader / markdown.new / defuddle.md для получения чистого Markdown. Поддерживает многоуровневую стратегию отката, значительно снижая потребление токенов. Используйте этот навык вместо web_fetch, когда агенту требуется получить содержимое веб-страницы.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«智能网页抓取技能 - 替代内置 web_fetch,自动使用 Jina Reader / markdown.new / defuddle.m…»

智能网页抓取技能 - 替代内置 web_fetch,自动使用 Jina Reader / markdown.new / defuddle.md 清洗服务获取干净 Markdown。支持多级降级策略,大幅降低 Token 消耗。当 Agent 需要获取网页内容时使用本技能替代 web_fetch。

ClawHub Agent Skills автор: Leochens v1.0.0 4 файла тело ≈ 395 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Интеллектуальный навык веб-скрейпинга — заменяет встроенный webfetch, автоматически использует сервисы очистки Jina Reader / markdown.new / defuddle.md для…

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

ПроцедураИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
69
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), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 17
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 395 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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
  • -31 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 148 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 9 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 17 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill has a clear web-fetching purpose, but it broadly routes arbitrary URLs through third-party services and disables normal HTTPS checks, so users should review it before installing.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.