SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC swipenode

Молниеносное извлечение веб-данных для ИИ-агентов. Извлекает структурированный JSON из Next.js, Nuxt.js, Gatsby, Remix без headless-браузеров. TLS-спуфинг обходит Cloudflare. На 98% меньше токенов по сравнению с необработанным HTML. Используйте для электронной коммерции, скрейпинга новостей, сбора данных без API или когда накладные расходы на web_fetch/browser слишком высоки.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Lightning-fast web extraction for AI agents. Extracts structured JSON…»

Lightning-fast web extraction for AI agents. Extracts structured JSON from Next.js, Nuxt.js, Gatsby, Remix without headless browsers. TLS spoofing bypasses Cloudflare. 98% fewer tokens vs raw HTML. Use for e-commerce, news scraping, API-less data collection, or when web_fetch/browser overhead is too high.

ClawHub Agent Skills автор: Nefas11 v0.1.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 745 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Молниеносное извлечение веб-данных для ИИ-агентов.

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияCloudflareИИ 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
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
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 · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security README.md:152
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      SwipeNode uses TLS fingerprint spoofing (via `bogdanfinn/fhttp`) to bypass WAF detection while fetching raw HTML. It then:

    Просканировано файлов: 3. 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 55/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (swipenode) не совпадает с папкой (swipenode-2)
    • 75Шаги. Шагов: 3
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 745 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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 306 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 16 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 3 пунктов
    • +4Есть примеры (10 блоков кода)

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

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This is a real web-extraction skill, but it promotes anti-bot bypass and persistent agent integration without enough scoping or safety disclosure.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.