SKILLEMALL.ai

AB sf-scraper

Извлекает данные сотрудников из сеанса браузера SAP SuccessFactors с помощью автоматизации браузера. Используйте, когда: пользователь предоставляет идентификатор сотрудника и хочет получить сведения о сотруднике (имя, электронная почта, отдел, руководитель и т. д.), извлеченные непосредственно из пользовательского интерфейса SuccessFactors — НЕ через OData/API. Требуется, чтобы у пользователя был открыт и вошел в систему браузер Chrome с подключенным расширением OpenClaw Browser Relay. Активируется по запросам: "get employee name", "look up employee", "scrape SF", "find employee in SuccessFactors" или любому запросу, сочетающему идентификатор сотрудника с поиском данных в SuccessFactors.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Scrape employee data from a logged-in SAP SuccessFactors browser sessi…»

Scrape employee data from a logged-in SAP SuccessFactors browser session using browser automation. Use when: user provides an employee ID and wants employee details (name, email, department, manager, etc.) scraped directly from the SuccessFactors UI — NOT via OData/API. Requires the user to have SuccessFactors open and logged in via Chrome with the OpenClaw Browser Relay extension attached. Triggers on: "get employee name", "look up employee", "scrape SF", "find employee in SuccessFactors", or any request combining an employee ID with SuccessFactors data lookup.

ClawHub Agent Skills автор: VenkataLokesh-dot v1.0.0 2 файла тело ≈ 1 074 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Извлекает данные сотрудников из сеанса браузера SAP SuccessFactors с помощью автоматизации браузера.

Как процесс B 73/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, согласованность, повторный запуск

ИнтеграцияИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
89
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
73/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Повторный запуск вес 4
30
Согласованность вес 8
40
три самых слабых из десяти параметров · все десять
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: sf-scraper (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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 2. 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 73/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (sf-scraper) не совпадает с папкой (sf-scrapper)
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 85Шаги. Шагов: 17, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 5, есть раздел про ошибки
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1074 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

    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 4 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 568 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 13 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 17 пунктов
    • +4Есть примеры (7 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This skill is openly for scraping employee records from a logged-in SuccessFactors session, but it needs review because it can expose sensitive HR data too broadly.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.