SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC nansen-web-fetcher

Получает и анализирует контент с одного или нескольких URL с помощью ИИ (Gemini 2.5 Flash). Используйте, когда у вас есть конкретные URL, и вам нужно извлечь или обобщить их контент. Хорошо сочетается с результатами `nansen web search`.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Fetch and analyze content from one or more URLs using AI (Gemini 2.5 F…»

Fetch and analyze content from one or more URLs using AI (Gemini 2.5 Flash). Use when you have specific URLs and need to extract or summarize their content. Pairs well with `nansen web search` results.

ClawHub Agent Skills автор: Nansen AI v0.1.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 329 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Получает и анализирует контент с одного или нескольких URL с помощью ИИ (Gemini 2.5 Flash). Используйте, когда у вас есть конкретные URL, и вам нужно извлечь…

Как процесс C 50/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторИнфраструктураТексты и документытип 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
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
50/100
Есть пробелы
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

    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 50/100

    • 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
    • 75Шаги. Шагов: 3
    • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 329 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)
    • +4Структура: 1 заголовков, инструкции сложно сканировать
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 201 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +3Пошаговые инструкции: 3 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a coherent Nansen web-fetch helper, with expected notes around API-key use, external AI processing, and broad access to the Nansen CLI.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.