AF search-harvester
Поиск кандидатов в стиле ScrapeBox для построения ссылок и исходящих связей. Ротирует выходные узлы Tor (и опционально общедоступные прокси HTTP), так что IP-адрес дата-центра сервера не контактирует с поисковой системой, собирает URL-адреса кандидатов из нескольких поисковых систем (DuckDuckGo html, Marginalia), удаляет дубликаты, проверяет доступность/барьеры и экспортирует оцененный список кандидатов. Используйте, когда пользователь говорит «найти больше мест для подачи», «найти каталоги», «сканировать результаты поиска», «получить веб-сайты кандидатов, как scrapebox», «искать возможности для построения ссылок» — или всякий раз, когда прямой поиск с IP-адреса сервера блокируется капчей/ботом (Google, Brave, DuckDuckGo, Bing блокируют IP-адреса дата-центров).
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«ScrapeBox-style candidate discovery for link building and outreach. Ro…»
ScrapeBox-style candidate discovery for link building and outreach. Rotates Tor exit nodes (and optionally public HTTP proxies) so the server's datacenter IP never touches the search engine, harvests candidate URLs from multiple engines (DuckDuckGo html, Marginalia), dedupes, triages liveness/barriers, and exports a scored candidate list. Use when the user says "find more places to submit", "find directories", "scrape search results", "get candidate websites like scrapebox", "search for link building opportunities" — or whenever direct search from the server IP gets captcha/bot-blocked (Google, Brave, DuckDuckGo, Bing all block datacenter IPs).
Поиск кандидатов в стиле ScrapeBox для построения ссылок и исходящих связей.
Как процесс F 44/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/search-harvester.py
Как улучшить
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: scripts/search-harvester.py
Процессный рейтинг: все десять параметров 44/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): scripts/search-harvester.py
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (search-harvester) не совпадает с папкой (scraper-skill-main)
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 100Шаги. Шагов: 25
- 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2081 токенов
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- low Разделов верхнего уровня: 13. 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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 5 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 652 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 14 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 25 пунктов
- +4Есть примеры (6 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.