SKILLEMALL.ai

AD zhishudashi-baidu-ranking

Извлекает заголовки результатов поиска по ключевому слову百度 «指数大师» и упорядочивает их в нумерованный список от начала до конца, а затем отправляет через webhook робота Enterprise WeChat. Используется для ежедневных отчетов, периодических проверок, наблюдения за позициями брендовых/ключевых слов, отчетов о снимках результатов поиска, особенно подходит, когда требуется фиксированный процесс «открыть браузер → поиск → извлечь заголовки → отправить сообщение».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«抓取百度搜索关键词“指数大师”的搜索结果标题,并按从前到后的顺序整理成编号列表,再通过企业微信机器人 webhook 推送。用于日报、定时巡…»

抓取百度搜索关键词“指数大师”的搜索结果标题,并按从前到后的顺序整理成编号列表,再通过企业微信机器人 webhook 推送。用于日报、定时巡检、品牌词/关键词排名观察、搜索结果快照汇报,尤其适合需要“打开浏览器→搜索→提取标题→推送消息”这一固定流程时。

ClawHub Agent Skills автор: shidengyun v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 387 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Извлекает заголовки результатов поиска по ключевому слову百度 «指数大师» и упорядочивает их в нумерованный список от начала до конца, а затем отправляет через…

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
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: 3. 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 46/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (zhishudashi-baidu-ranking) не совпадает с папкой (wacai-zhishudashi-baidu-ranking)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 25
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 387 токенов

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 127 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 10 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 25 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill does what it says, but it sends data to a built-in WeCom webhook and includes that webhook secret in the artifacts.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.