SKILLEMALL.ai

AD browser-agent

Автоматизация браузера с помощью Playwright для открытия страниц, создания снимков экрана, поиска или нажатия элементов DOM, заполнения форм, извлечения текста и управления файлами cookie/состоянием сеанса. Используйте, когда Codex нуждается в детерминированном управлении браузером для реальных веб-страниц, тестировании работоспособности сайта, получении доказательств DOM или автоматизации простых потоков пользовательского интерфейса.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Browser automation with Playwright for opening pages, taking screensho…»

Browser automation with Playwright for opening pages, taking screenshots, finding or clicking DOM elements, filling forms, extracting text, and managing cookies/session state. Use when Codex needs deterministic browser control against real web pages, smoke-testing a site, grabbing DOM evidence, or automating straightforward UI flows.

ClawHub Agent Skills автор: neo1307 v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 177 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Автоматизация браузера с помощью Playwright для открытия страниц, создания снимков экрана, поиска или нажатия элементов DOM, заполнения форм, извлечения…

Как процесс D 41/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникPlaywrightИИ и агентыИнфраструктураРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
41/100
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

    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: 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 41/100

    • 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
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (browser-agent) не совпадает с папкой (neo1307-browser-agent)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 12
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 177 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 335 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 4 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 12 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)

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

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a straightforward Playwright browser automation helper, with normal caution needed around logged-in sessions and saved browser state.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.