SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC web-search

Этот навык следует использовать, когда пользователям нужно искать информацию в Интернете, находить актуальный контент, искать новостные статьи, искать изображения или находить видео. Он использует API поиска DuckDuckGo для предоставления результатов в чистом, отформатированном виде (текст, markdown или JSON). Используйте для исследований, проверки фактов, поиска недавней информации или сбора веб-ресурсов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«This skill should be used when users need to search the web for inform…»

This skill should be used when users need to search the web for information, find current content, look up news articles, search for images, or find videos. It uses DuckDuckGo's search API to return results in clean, formatted output (text, markdown, or JSON). Use for research, fact-checking, finding recent information, or gathering web resources.

ClawHub Agent Skills автор: NyetNighy v1.0.1 MIT-0 4 файла тело ≈ 3 227 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Этот навык следует использовать, когда пользователям нужно искать информацию в Интернете, находить актуальный контент, искать новостные статьи, искать…

Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, согласованность, повторный запуск

ИнтеграцияМедиа и видеоИнфраструктураТексты 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
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
90
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
57/100
Есть пробелы
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: web-search (ClawHub)

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: 4. 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 57/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (web-search) не совпадает с папкой (nyet-web-search)
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 85Шаги. Шагов: 102, расплывчатых формулировок: 2
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3227 токенов
    • low Разделов верхнего уровня: 12. 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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 349 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 36 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 102 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (42 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 90.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a straightforward DuckDuckGo web-search helper with expected network queries and an optional save-to-file feature that should be used carefully.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 28 мая 2026 г.