SKILLEMALL.ai

AD scrapling

Веб-скрапинг и извлечение данных с использованием библиотеки Python Scrapling. Используйте для скрапинга статических HTML-страниц, страниц, отрисованных JavaScript (Playwright), и сайтов, защищенных от ботов или Cloudflare (браузер stealth). Поддерживает CSS-селекторы, XPath, адаптивное перемещение DOM, чтобы селекторы переживали редизайн сайта, пакетный скрапинг с сохранением сессий и куки, а также вывод в JSON или Markdown. Используйте, когда вас просят скрапить URL, извлекать текст/ссылки/таблицы/цены с веб-страницы, сканировать сайт или автоматизировать сбор веб-данных.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Web scraping and data extraction using the Python Scrapling library. U…»

Web scraping and data extraction using the Python Scrapling library. Use to scrape static HTML pages, JavaScript-rendered pages (Playwright), and anti-bot or Cloudflare-protected sites (stealth browser). Supports CSS selectors, XPath, adaptive DOM relocation so selectors survive site redesigns, session-based scraping with cookie persistence, and outputs to JSON or Markdown. Use when asked to scrape a URL, extract text/links/tables/prices from a webpage, crawl a site, or automate web data collection.

ClawHub Agent Skills автор: PiyushZinc v1.0.3 5 файлов тело ≈ 930 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Веб-скрапинг и извлечение данных с использованием библиотеки Python Scrapling.

Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторCloudflarePlaywrightРазработкаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
98/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
94
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
43/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 5. 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 43/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (scrapling) не совпадает с папкой (scrapling-extract)
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 85Шаги. Шагов: 31, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 930 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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 504 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 31 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 94.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a disclosed web-scraping helper with expected network, browser, session, and local parsing behavior, but users should be careful with credentials, protected sites, and saved page data.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.