SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC crawlora-datasets

Запрашивайте предварительно созданные размещенные наборы данных Crawlora — рынки Airbnb, приложения App Store/Google Play, пользователи GitHub/Instagram/X, вакансии, рынки жилья США, бизнесы Google Maps, Goodreads, PitchBook, Steam, TrustMRR, Product Hunt, компании SEC, технологические стеки и многое другое — через конечные точки search/facets/item/nearby, возвращая чистый JSON без необходимости живого сканирования каждой платформы. Используйте, когда пользователь хочет массового или агрегированного анализа, поиска по предварительно проиндексированному корпусу, фасетирования/фильтрации большой популяции или поиска одной записи по ее идентификатору набора данных, вместо того чтобы сканировать страницы по одной.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Queries Crawlora's pre-built hosted datasets — Airbnb markets, App Sto…»

Queries Crawlora's pre-built hosted datasets — Airbnb markets, App Store/Google Play apps, GitHub/Instagram/X users, job postings, US housing markets, Google Maps businesses, Goodreads, PitchBook, Steam, TrustMRR, Product Hunt, SEC companies, tech-stack, and more — via search/facets/item/nearby endpoints, returning clean JSON without live-crawling each platform. Use when the user wants bulk or aggregate analysis, to search a pre-indexed corpus, to facet/filter a large population, or to look up one record by its dataset id, instead of scraping pages one at a time.

ClawHub Agent Skills автор: Tony Wang v1.0.9 MIT-0 4 файла · 1 скрипт тело ≈ 1 385 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Запрашивайте предварительно созданные размещенные наборы данных Crawlora — рынки Airbnb, приложения App Store/Google Play, пользователи GitHub/Instagram/X…

Как процесс C 54/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

АнализаторGitHubДанные и аналитикатип 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
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
91
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
54/100
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
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: crawlora-datasets (ClawHub)

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
    • низкая Утечка данных net-credential-use scripts/crawlora.sh:16
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (хост вендора самого скилла; в кавычках — упоминание, а не команда)
      : "${CRAWLORA_API_KEY:?Set CRAWLORA_API_KEY first — get a free key at https://crawlora.net?utm_source=…&utm_medium=…&utm_campaign=…"
      vendor-hostв кавычках
    • низкая Утечка данных net-credential-use SKILL.md:85
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (документация security-скилла)
      curl -fsS -H "x-api-key: $CRAWLORA_API_KEY" \
      security-скилл

    Просканировано файлов: 4. 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 54/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 22
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1385 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 569 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

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

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill is mostly a disclosed Crawlora API helper, but its bundled script can send the API key to an environment-chosen base URL and supports non-dataset API paths outside the stated purpose.
    LLM: suspicious (high) · 8 сент. 2026 г.