SKILLEMALL.ai

AD firecrawl-cli

Веб-скрейпинг, сканирование, поиск и автоматизация браузера через Firecrawl CLI (firecrawl). Используйте при скрейпинге URL в markdown/HTML, сканировании всего веб-сайта, обнаружении всех URL на сайте, выполнении веб-поиска с опциональным скрейпингом, запуске сеансов облачного браузера для автоматизации или использовании ИИ-агента для запросов к веб-страницам на естественном языке. Требуется установленный firecrawl-cli (npm install -g firecrawl-cli) и аутентификация (firecrawl login или переменная среды FIRECRAWL_API_KEY). Активируется по: скрейпинг URL, сканирование сайта, картирование URL-адресов сайта, поиск firecrawl, автоматизация браузера с firecrawl, запрос веб-агента.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Web scraping, crawling, searching, and browser automation via the Fire…»

Web scraping, crawling, searching, and browser automation via the Firecrawl CLI (firecrawl). Use when scraping URLs to markdown/HTML, crawling entire websites, discovering all URLs on a site, running web searches with optional scraping, launching cloud browser sessions for automation, or using the AI agent for natural-language web queries. Requires firecrawl-cli installed (npm install -g firecrawl-cli) and authentication (firecrawl login or FIRECRAWL_API_KEY env var). Triggers on: scrape URL, crawl site, map website URLs, firecrawl search, browser automation with firecrawl, web agent query.

ClawHub Agent Skills автор: Yash Kavaiya v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 543 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Веб-скрейпинг, сканирование, поиск и автоматизация браузера через Firecrawl CLI (firecrawl).

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ИнтеграцияИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
Процесс не доведён
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: 3. 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 49/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 6
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 543 токенов
    • low Ответ описан самодельной разметкой (4 тегов): типизированный вызов надёжнее

    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 597 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 6 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 6 пунктов
    • +4Есть примеры (5 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a transparent Firecrawl CLI reference skill, with expected third-party web scraping and browser automation risks that users should manage deliberately.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.