SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AB websearch

Многодвижковый веб-поиск по 6 движкам: DuckDuckGo, DDG Lite, Yahoo, Yahoo JP, Startpage и Google (headless Chromium). Ключи API не требуются. Возвращает 10+ результатов на движок, ранжированных по частоте совпадений между движками.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Multi-engine web search across 6 engines: DuckDuckGo, DDG Lite, Yahoo,…»

Multi-engine web search across 6 engines: DuckDuckGo, DDG Lite, Yahoo, Yahoo JP, Startpage, and Google (headless Chromium). No API keys required. Returns 10+ results per engine, ranked by cross-engine frequency.

ClawHub Agent Skills автор: nirveshdagar v2.0.2 MIT-0 6 файлов тело ≈ 658 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Многодвижковый веб-поиск по 6 движкам: DuckDuckGo, DDG Lite, Yahoo, Yahoo JP, Startpage и Google (headless Chromium).

Как процесс B 69/100 · Почти готов — слабые места: согласованность, отчётность по ходу

ИнтеграцияИнфраструктуратип 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
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
77
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
69/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Согласованность вес 8
40
Ошибки и развилки вес 10
55
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: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "repository"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 69/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (websearch) не совпадает с папкой (multi-engine-websearch)
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 12
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 658 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)
    • -228 эмодзи в инструкциях: шум для модели
    • -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
    • -31 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 211 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 12 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill performs the web-search function it advertises, but users should remember that their search terms are sent to external search providers.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.