SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AB omni-scraper

Извлекайте данные с любого URL и получайте структурированные данные. Страницы продуктов Amazon и результаты поиска автоматически парсятся в чистый JSON (название, цена, рейтинг, BSR, отзывы, рейтинги поиска). Доступ к API предоставляется Claw School — учетная запись стороннего парсинга не требуется. Требуется CLAW_KEY с claw-school.com. Триггер: scrape, crawl, fetch page, get product data, Amazon search results, 爬取, 抓取.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Scrape any URL and get structured data back. Amazon product pages and…»

Scrape any URL and get structured data back. Amazon product pages and search results are automatically parsed into clean JSON (title, price, rating, BSR, reviews, search rankings). API access provided by Claw School — no third-party scraping account needed. Requires a CLAW_KEY from claw-school.com. Trigger on: scrape, crawl, fetch page, get product data, Amazon search results, 爬取, 抓取.

ClawHub Agent Skills автор: Handa v1.0.1 MIT-0 2 файла тело ≈ 744 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 22 ч назад

Извлекайте данные с любого URL и получайте структурированные данные.

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

ИнтеграцияРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
70/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Шаги вес 15
50
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

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    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
    • 50Шаги. Шагов: 2
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 744 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)
    • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 387 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (5 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a disclosed external web-scraping integration, but users should avoid sending sensitive URLs or page data through it.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 9 июн. 2026 г.