SKILLEMALL.ai

AC openclaw-browser-wsl-attach

Автоматически подготовьте, исправьте и подключите браузер Chromium, управляемый OpenClaw, в средах WSL или Linux, где OpenClaw работает от имени root или в сеансе без графического интерфейса. Используйте, когда пользователь просит настроить управление браузером, исправить ошибки запуска браузера, включить автоматизацию браузера OpenClaw, устранить проблемы с CDP/браузером или запустить повторно используемый сеанс Chromium в режиме attachOnly для снимков экрана, автоматизации веб-страниц, потоков входа в систему, кликов, ввода текста или извлечения страниц.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Automatically prepare, repair, and attach an OpenClaw-controlled Chrom…»

Automatically prepare, repair, and attach an OpenClaw-controlled Chromium browser in WSL or Linux environments where OpenClaw runs as root or in a headless session. Use when the user asks to configure browser control, fix browser startup failures, enable OpenClaw browser automation, repair CDP/browser issues, or start a reusable attachOnly Chromium session for screenshots, web automation, login flows, clicking, typing, or page extraction.

ClawHub Agent Skills автор: shenzheke v0.1.0 MIT-0 6 файлов · 2 скрипта тело ≈ 856 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Автоматически подготовьте, исправьте и подключите браузер Chromium, управляемый OpenClaw, в средах WSL или Linux, где OpenClaw работает от имени root или в…

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

СправочникИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
89
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
30
Повторный запуск вес 4
30
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: 6. 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 59/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 30Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Ошибки и развилки. Развилок: 4
    • 85Шаги. Шагов: 31, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 856 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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 442 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 31 пунктов
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
    • +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a disclosed local repair helper for OpenClaw browser automation, with some disruptive setup actions users should approve before running.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.