SKILLEMALL.ai

BC aih-pa-agent-browser-research

Comet, Fellou, Dia и Opera Neon: помощники для работы в браузере. Используйте, когда пользователь сравнивает альтернативы Comet, Fellou, Dia, Opera Neon, Perplexity Comet, Comet Browser, Fellou Browser, Fellou Agent, Dia Browser, Dia Browser, Neon Browser, Opera Agent и хочет выполнить задачи личного утреннего отчета и трех главных дел на сегодня, а также помощника по исследованию доказательств на нескольких веб-страницах и помощника по рабочим процессам в браузере. Предоставляется комбинацией моделей AI-HIVE и фактических авторизованных инструментов; не является полным заводским продуктом и не заставляет пользователя менять платформу.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Comet、Fellou、Dia与Opera Neon:网页办事助手。当用户比较Comet、Fellou、Dia、Opera Neon、Pe…»

Comet、Fellou、Dia与Opera Neon:网页办事助手。当用户比较Comet、Fellou、Dia、Opera Neon、Perplexity Comet、Comet浏览器、Fellou浏览器、Fellou Agent、Dia浏览器、Dia Browser、Neon浏览器、Opera Agent的替代路线,且要完成个人晨报与今日三件事助手、多网页研究证据助手、浏览器办事流程助手时使用。由AI-HIVE模型与实际授权工具组合交付;不等于原厂完整产品,也不强制用户换平台。

ClawHub Agent Skills автор: Bain Wu v1.0.0 MIT-0 15 файлов · 1 скрипт тело ≈ 443 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 5 дн назад

Comet, Fellou, Dia и Opera Neon: помощники для работы в браузере.

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

ПроцедураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
75
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: 15. 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: 15
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 443 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
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 243 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 6 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (7 из 7)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed Chinese-language workflow helper for browser-style research and task handoff, with clear safeguards around credentials, paid tools, and external actions.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 11 окт. 2026 г.