SKILLEMALL.ai

AC smooth-browser-use

Используйте при работе с браузерными рабочими процессами, которые требуют плавного, человекоподобного навигации, надежного ввода текста, реальных событий вставки/ввода, проверки форм, переводчиков, ИИ-детекторов, редакторов Moodle, полей форматированного текста, форм React/Vue/SPA или любой веб-страницы, где состояние фронтенда должно обновляться корректно. Также используйте, когда страница браузера пуста, зависла, устарела, рассинхронизирована или должна быть перезагружена в чистое состояние перед повторной попыткой.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when operating browser-based workflows that need smooth, human-lik…»

Use when operating browser-based workflows that need smooth, human-like navigation, reliable text entry, real paste/input events, form validation, translators, AI detectors, Moodle editors, rich text fields, React/Vue/SPA forms, or any web page where front-end state must update correctly. Also use when a browser page is blank, stuck, stale, desynchronized, or should be refreshed back to a clean state before retrying.

ClawHub Agent Skills автор: ShuxinYang v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 1 056 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Используйте при работе с браузерными рабочими процессами, которые требуют плавного, человекоподобного навигации, надежного ввода текста, реальных событий…

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктураТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
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: 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 53/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 37
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 8, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1056 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 420 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 37 пунктов
    • +4Есть примеры (0 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is an instruction-only browser helper that gives disclosed, purpose-aligned guidance for reliable page interaction and recovery.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.