SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC notebooklm-login

Войдите в Google NotebookLM через Chrome DevTools Protocol и сохраните файлы cookie аутентификации для notebooklm-mcp. Используйте, когда пользователь просит войти, аутентифицировать или повторно аутентифицировать NotebookLM MCP, или когда `nlm login --check` показывает истекшие/отсутствующие учетные данные.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Login to Google NotebookLM via Chrome DevTools Protocol and save auth…»

Login to Google NotebookLM via Chrome DevTools Protocol and save auth cookies for notebooklm-mcp. Use when user asks to login, authenticate, or re-authenticate NotebookLM MCP, or when `nlm login --check` shows expired/missing credentials.

ClawHub Agent Skills автор: ou-rock v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 420 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Войдите в Google NotebookLM через Chrome DevTools Protocol и сохраните файлы cookie аутентификации для notebooklm-mcp.

Как процесс C 64/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, отчётность по ходу

СправочникИИ 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
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
64/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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 Опасные команды cmd-pipe-to-shell-known-host SKILL.md:29
      Установщик через pipe в shell с известного хоста (всё равно выполняет удалённый код) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      If missing, install Chromium (`apt install chromium-browser`) and uv (`curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh`).
      в кавычках

    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 64/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 9
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 420 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 238 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 9 пунктов
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This skill appears to do what it claims, but it creates and stores reusable Google session cookies through a debug-enabled browser, so it needs careful review before use.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.