SKILLEMALL.ai

AC 1password-browser-login

Извлечение логина и пароля из 1Password, автоматический вход на целевой сайт с помощью headless-браузера, а затем выполнение действий на странице в соответствии с потребностями пользователя. Применимые сценарии: когда пользователь говорит «помоги мне войти в xxx, а затем сделай yyy», «войди в xxx с помощью 1Password», «извлеки логин xxx из 1Password и войди, чтобы скачать данные/сделать скриншот/собрать контент» и т. д. Предпосылки: в системе установлен 1Password CLI (op), и OP_SERVICE_ACCOUNT_TOKEN настроен в ~/.zshrc.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«从 1Password 取出账号密码,用无头浏览器自动登录目标网站,然后根据用户需求操作页面。 适用场景:用户说"帮我登录 xxx 然后做…»

从 1Password 取出账号密码,用无头浏览器自动登录目标网站,然后根据用户需求操作页面。 适用场景:用户说"帮我登录 xxx 然后做 yyy"、"用 1Password 登录 xxx"、"从 1Password 取 xxx 的账号登录并下载数据/截图/抓取内容"等。 前提:系统已安装 1Password CLI(op),且 OP_SERVICE_ACCOUNT_TOKEN 已配置在 ~/.zshrc 中。

ClawHub Agent Skills автор: Ricky v1.1.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 487 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Извлечение логина и пароля из 1Password, автоматический вход на целевой сайт с помощью headless-браузера, а затем выполнение действий на странице в…

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
77
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
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

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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 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
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 12
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 487 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

  • +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
  • +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 207 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 9 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 12 пунктов
  • +4Есть примеры (5 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill is transparent about using 1Password to log into websites, but it gives an agent broad credential and authenticated-site authority without enough confirmation or scoping.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.