SKILLEMALL.ai

AC patchright-skill

Автоматизация браузера на основе Patchright с обходом обнаружения ботов. Используйте, когда Claude необходимо взаимодействовать с локальными веб-приложениями, тестировать локальные/разработческие серверы, делать снимки экрана или выполнять UI-взаимодействия в частных сетях. Идеально подходит для автоматизации QA, отладки фронтенда, сквозного тестирования и предварительного развертывания в локальных средах разработки.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Patchright-based browser automation with bot detection bypass. Use whe…»

Patchright-based browser automation with bot detection bypass. Use when Claude needs to interact with local web applications, test localhost/dev servers, take screenshots, or perform UI interactions on private networks. Ideal for QA automation, frontend debugging, E2E testing, and pre-deployment verification on local development environments.

ClawHub Agent Skills автор: smallnest v1.0.0 MIT-0 11 файлов тело ≈ 1 500 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Автоматизация браузера на основе Patchright с обходом обнаружения ботов.

Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторРазработкаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
56/100
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: 11. 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 56/100

    • 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
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 33
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1500 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
    • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
    • -33 из 5 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 344 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 17 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 33 пунктов
    • +4Есть примеры (10 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This browser automation skill is useful for testing, but it also enables broad web control, raw page scripting, screenshots, and a persistent local controller beyond its local-testing framing.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.