BC web-research-public-data
Веб-исследования и MCP общедоступных данных для ИИ-агентов: сканирование, обход и картирование веб-сайтов; поиск в Интернете; получение фирменных активов и руководств по стилю; исследование приложений App Store и Google Play; поиск в Google Maps и Shopping; доступ к YouTube, Reddit, Instagram, TikTok и Hacker News.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Web research and public data MCP for AI agents: scrape, crawl and map…»
Web research and public data MCP for AI agents: scrape, crawl and map websites; search the web; retrieve brand assets and style guides; research App Store and Google Play apps; search Google Maps and Shopping; access YouTube, Reddit, Instagram, TikTok and Hacker News.
Веб-исследования и MCP общедоступных данных для ИИ-агентов: сканирование, обход и картирование веб-сайтов; поиск в Интернете; получение фирменных активов и…
Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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
- предупреждение
frontmatter-yamlSKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 3, column 10: summary: Web research and public data MCP for AI agents: scrape, crawl and map … ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении - предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "title" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "summary" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "homepage" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "mode" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "auth" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "keywords" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "search_terms" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "topics" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "entrypoint"
Процессный рейтинг: все десять параметров 62/100
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 100Шаги. Шагов: 8
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1259 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
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)
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 268 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 8 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 8 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (5 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 63.