SKILLEMALL.ai

AC web-data-monitor-claw

Сканер изменений веб-сайтов — отслеживает изменения на официальных сайтах конкурентов или на определенных сайтах, автоматически проверяет и отправляет уведомления при изменении ключевого контента. Сценарии использования: мониторинг цен конкурентов, мониторинг обновлений нормативных актов, мониторинг информации о вакансиях, мониторинг новостей и общественного мнения, мониторинг обновлений технической документации. Ключевые слова для запуска: мониторинг, веб-сканер, изменения на веб-сайте, мониторинг конкурентов, мониторинг цен, обновление нормативных актов, мониторинг общественного мнения, сбор данных, мониторинг веб-сайта, изменение страницы, автоматический сбор данных, web-data-monitor. Используйте, когда пользователь хочет: отслеживать изменения на веб-сайте, отслеживать цены конкурентов, следить за обновлениями нормативных актов, периодически собирать веб-данные или получать уведомления при изменении определенного контента на странице.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«全网数据探测虾 — 监控竞品官网或特定站点的页面变动,自动巡查并在关键内容变化时发送通知。 适用场景:竞品价格监控、法规更新监控、招聘信息监…»

全网数据探测虾 — 监控竞品官网或特定站点的页面变动,自动巡查并在关键内容变化时发送通知。 适用场景:竞品价格监控、法规更新监控、招聘信息监控、新闻舆情监控、技术文档更新监控。 触发关键词:监控 爬虫 网页变动 竞品监控 价格监控 法规更新 舆情监控 数据采集 网站监控 页面变化 自动抓取 web-data-monitor Use when the user wants to: monitor a website for changes, track competitor prices, watch for regulatory updates, scrape web data periodically, or get notified when specific page content changes.

ClawHub Agent Skills автор: Ricky v1.0.0 MIT-0 6 файлов · 1 скрипт тело ≈ 421 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Сканер изменений веб-сайтов — отслеживает изменения на официальных сайтах конкурентов или на определенных сайтах, автоматически проверяет и отправляет…

Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
91
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
52/100
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

    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: 6. 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 52/100

    • 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
    • 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: 26
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 421 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 358 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 12 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 26 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
    • +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 real website-change monitoring skill, but it needs Review because it also teaches anti-bot evasion, proxy/CAPTCHA handling, and cookie-based scraping beyond its stated public-page scope.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.