SKILLEMALL.ai

BC web-to-excel

Извлекает структурированные данные с веб-страниц и заполняет их в любой файл Excel.触发场景:- Пользователь говорит «Помоги мне заполнить параметры с веб-страницы в Excel», «Извлечь данные с сайта в таблицу», «Ввод параметров веб-страницы в Excel», «Извлечь данные и заполнить Excel» или любое похожее выражение- Пользователь предоставляет URL-адрес и файл Excel, требуя автоматического извлечения и заполнения- Пакетное извлечение данных с нескольких веб-страниц и заполнение шаблона ExcelПри использовании пользователь предоставляет: ① Путь к целевому файлу Excel ② Название целевого листа ③ Диапазон заполнения ④ URL источника данных.Этот навык не жестко кодирует какие-либо конкретные URL-адреса, имена файлов или сопоставления полей, вся информация предоставляется пользователем во время использования.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«从网页抓取结构化数据并填写到任意 Excel 文件的通用技能。 触发场景: - 用户说"帮我把网页上的参数填到 Excel"、"从网站抓数据…»

从网页抓取结构化数据并填写到任意 Excel 文件的通用技能。 触发场景: - 用户说"帮我把网页上的参数填到 Excel"、"从网站抓数据到表格"、 "网页参数录入 Excel"、"爬取数据并填写 Excel"、或任何类似表达 - 用户提供网址和 Excel 文件,要求自动抓取并填写 - 批量从多个网页抓取数据,填入 Excel 模板 使用时用户会提供:① 目标 Excel 文件路径 ② 目标 Sheet 名称 ③ 填写范围 ④ 数据来源 URL 本技能不硬编码任何具体网址、文件名或字段映射,全部信息由用户在使用时提供。

ClawHub Agent Skills автор: Oreosofat v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 2 992 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Извлекает структурированные данные с веб-страниц и заполняет их в любой файл Excel.触发场景:- Пользователь говорит «Помоги мне заполнить параметры с веб-страницы…

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникExcelДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
66
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
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

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 6
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2992 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • 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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
  • -214 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • -31 из 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 267 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 22 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 6 пунктов
  • +4Есть примеры (14 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 66.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill appears intended to copy webpage data into Excel, but it needs review because it can auto-install packages, use a local browser debugging connection, and save workbook changes with loose final confirmation.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.