SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD web-data-scraper

Научный помощник — инструмент для сбора данных с Xiaohongshu, Douyin, Bilibili — управляемый AI Agent, подключается к открытому браузеру пользователя для прямого сбора заголовков/текстов/комментариев/лайков и экспорта в Excel, без использования парсеров и API. Обязательно использовать совместно с AI Agent. Триггеры: сбор комментариев, сбор данных, веб-сбор данных, экспорт в Excel.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«科研福音-小红书、抖音、b站数据抓取神器——AI Agent 驱动，连接用户已打开浏览器直接抓取标题/正文/评论/点赞并导出Excel，不走…»

科研福音-小红书、抖音、b站数据抓取神器——AI Agent 驱动，连接用户已打开浏览器直接抓取标题/正文/评论/点赞并导出Excel，不走爬虫不调接口。必须配合 AI Agent 使用。触发：抓评论、抓数据、网页数据抓取、导出Excel。

ClawHub Agent Skills автор: Yourtsao v1.5.1 MIT-0 5 файлов тело ≈ 790 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Научный помощник — инструмент для сбора данных с Xiaohongshu, Douyin, Bilibili — управляемый AI Agent, подключается к открытому браузеру пользователя для…

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураExcelИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
71
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
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

  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: 5. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "displayName"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "copyright"

Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

  • 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 14
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 790 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
  • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 120 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 15 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill openly performs browser-session scraping, but it gives an agent broad CDP access to logged-in pages and exports bulk page/comment data with limited privacy guardrails.
LLM: suspicious (high) · 23 авг. 2026 г.