SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC autoglm-browser-agent

Интеллектуальный прокси для автоматизации браузера, может выполнять любые задачи, требующие браузера. Включая, но не ограничиваясь: открытие веб-страниц, поиск информации (Baidu/Google/Bing), просмотр социальных сетей (Weibo/Xiaohongshu/Zhihu/Douyin/Bilibili), лайки/комментарии/репосты/добавление в избранное, публикация постов/отправка сообщений, вход на веб-сайты, заполнение форм, создание скриншотов, сбор контента веб-страниц, сравнение цен при онлайн-покупках, просмотр новостей, работа с онлайн-документами (Feishu Docs/Tencent Docs и т. д.). Используйте этот навык, когда пользователь упоминает название веб-сайта, URL-адрес или когда требуется выполнить действие на веб-странице.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«智能浏览器自动化代理,可执行任何需要浏览器的任务。 包括但不限于:打开网页、搜索信息(百度/谷歌/必应)、浏览社交媒体(微博/小红书/知乎/…»

智能浏览器自动化代理,可执行任何需要浏览器的任务。 包括但不限于:打开网页、搜索信息(百度/谷歌/必应)、浏览社交媒体(微博/小红书/知乎/抖音/B站)、 点赞/评论/转发/收藏、发帖/发消息、登录网站、填写表单、截图、采集网页内容、 在线购物比价、查看新闻资讯、操作在线文档(飞书文档/腾讯文档等)。 当用户提到任何网站名称、网址URL、或需要在网页上执行操作时,使用此技能。

ClawHub Agent Skills автор: mrhenghu v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 3 324 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Интеллектуальный прокси для автоматизации браузера, может выполнять любые задачи, требующие браузера.

Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИИ и агентыИнфраструктуратип 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
B
81/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
89
Качество 40%
70
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
58/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Опасные команды средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.

Автору

Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.

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 · 3

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 3
  • средняя Опасные команды cmd-quarantine-file INSTALL.md:12
    Снятие флага карантина macOS с одного файла (обычно для скачанного CLI; проверьте, что это нужный бинарник)
    xattr -d com.apple.quarantine {baseDir}/dist/relay {baseDir}/dist/mcp_server
  • средняя Опасные команды cmd-quarantine-file SKILL.md:47
    Снятие флага карантина macOS с одного файла (обычно для скачанного CLI; проверьте, что это нужный бинарник)
    xattr -d com.apple.quarantine {baseDir}/dist/relay {baseDir}/dist/mcp_server 2>/dev/null; true
  • низкая Опасные команды cmd-background-process SKILL.md:56
    Запуск фонового / автозапускаемого процесса
    > nohup {baseDir}/dist/relay > /dev/null 2>&1 &

Просканировано файлов: 3. 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 58/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 70
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3324 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • low Разделов верхнего уровня: 13. 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
  • -235 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 189 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 42 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 70 пунктов
  • +4Есть примеры (20 блоков кода)

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This is a powerful browser automation skill whose behavior is mostly disclosed, but it asks for enough account control, local execution, persistence, and screenshot sharing to require careful review before use.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.