SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD browser-web-search

Ищите по всей сети одной командой — 55 платформ, 91+ команд, включая Toutiao, Zhihu, Douban, YouTube, GitHub, Reddit, Hacker News и другие. Специально разработан для OpenClaw, повторно использует состояние входа в браузер, возвращает структурированный JSON, естественно подходит для вызова инструментов AI Agent.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«一行命令搜遍全网 — 55 个平台 91+ 个命令，头条、知乎、豆瓣、YouTube、GitHub、Reddit、Hacker News 等…»

一行命令搜遍全网 — 55 个平台 91+ 个命令，头条、知乎、豆瓣、YouTube、GitHub、Reddit、Hacker News 等。专为 OpenClaw 设计，复用浏览器登录态，返回结构化 JSON，天然适配 AI Agent 工具调用。

ClawHub Agent Skills автор: PING SI v0.4.11 MIT-0 7 файлов тело ≈ 4 059 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Ищите по всей сети одной командой — 55 платформ, 91+ команд, включая Toutiao, Zhihu, Douban, YouTube, GitHub, Reddit, Hacker News и другие.

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

ПроцедураGitHubYouTubeИнфраструктураИИ и агентыМедиа и видеотип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
78/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
94
Качество 40%
54
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

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Утечка данных средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».

Автору

Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.

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 · 2

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 2
  • средняя Утечка данных intent-browser-credential-store SKILL.md:444
    Доступ к хранилищу паролей / cookies браузера (строка таблицы в документации)
    | 浏览器 Cookie 文件 | ❌ 否 | 不直接读取 `~/.config/chromium/Cookies` 等文件 |
    таблица
  • низкая Обфускация obf-base64-blob scripts/run.js:106
    Длинный blob, похожий на base64 (в кавычках — упоминание, а не команда)
    'qoGL…cLg+GAy3…v3Q==';
    в кавычках

Просканировано файлов: 7. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Unexpected scalar at node end at line 170, column 18: - "--" delimiter between subcommand and positional args ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "versionNotes"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "type"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "requires"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "install"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "capabilities"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "configPaths"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "repository"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "package"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "npm"

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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python, node), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4059 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 30
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • low Разделов верхнего уровня: 14. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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
  • -2101 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • -31 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 125 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 33 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 30 пунктов
  • +4Есть примеры (24 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 54.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill is transparent and heavily gated, but it can let a third-party package operate inside your logged-in browser sessions.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.