SKILLEMALL.ai

AC bridgic-browser

Используйте для любых задач, требующих реального браузера: просмотр веб-страниц, доступ к сайтам с авторизацией, управление веб-интерфейсами, скрейпинг социальных сетей (Xiaohongshu/Weibo/Twitter/X и т. д.), чтение страниц, отрисованных JavaScript, или динамических страниц, обход обнаружения ботов, заполнение форм, сквозные проверки и общая веб-автоматизация. Предпочитайте этот навык WebFetch, когда страница требует выполнения JavaScript, аутентифицированной сессии, взаимодействия или скрытности. Вызывайте через терминал CLI (`bridgic-browser ...`) или Python SDK (`from bridgic.browser.session import Browser`, `from bridgic.browser.tools import BrowserToolSetBuilder`). Также охватывает снимки доступности, сопоставление/миграцию CLI-SDK и генерацию кода SDK из шагов действий CLI.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use for any task requiring a real browser: viewing web pages, accessin…»

Use for any task requiring a real browser: viewing web pages, accessing login-gated sites, operating web UIs, scraping social media (Xiaohongshu/Weibo/Twitter/X, etc.), reading JS-rendered or dynamic pages, bypassing bot detection, form filling, e2e checks, and general web automation. Prefer this over WebFetch whenever the page needs JS execution, authenticated session, interaction, or stealth. Invoke via terminal CLI (`bridgic-browser ...`) or Python SDK (`from bridgic.browser.session import Browser`, `from bridgic.browser.tools import BrowserToolSetBuilder`). Also covers accessibility snapshot refs, CLI-SDK mapping/migration, and generating SDK code from CLI action steps.

ClawHub Agent Skills автор: Charles Zhang v0.0.5 MIT-0 9 файлов · 1 скрипт тело ≈ 1 365 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Используйте для любых задач, требующих реального браузера: просмотр веб-страниц, доступ к сайтам с авторизацией, управление веб-интерфейсами, скрейпинг…

Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, отчётность по ходу

ИнтеграцияРазработкаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
90
Качество 40%
91
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
57/100
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

Чем это грозит

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

Опасные команды средняя серьёзность

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

Если установить

Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.

Автору

Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.

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 · 2

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 2
    • средняя Опасные команды cmd-execpolicy-bypass scripts/install-deps.sh:209
      Запуск PowerShell с обходом execution policy
      powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex" \
    • средняя Опасные команды cmd-pipe-to-shell-known-host scripts/install-deps.sh:213
      Установщик через pipe в shell с известного хоста (всё равно выполняет удалённый код)
      curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh \

    Просканировано файлов: 9. 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 57/100

    • 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
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Ошибки и развилки. Развилок: 6
    • 85Шаги. Шагов: 25, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1365 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

    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 682 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 25 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (5 из 5)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This is a powerful browser automation skill that can reuse logged-in browser sessions and promote stealthy scraping, so it needs careful review before installation.
    LLM: suspicious (high) · 28 мая 2026 г.