BF zhanfu-playwright
Автоматизация Playwright с помощью Zhanfu WebDriver (Windows ≥ 5.2.12, macOS версия выше 5.2.10, принудительный графический интерфейс, остановка при сбое связи). Только HTTP-вызовы WebDriverModule до получения порта WebDriver; выполнение бизнес-логики через CDP после получения порта. «Zhanfu» синоним «Zhanfu» (например, открыть Zhanfu = открыть Zhanfu). Применимо для Zhanfu, Zhanfu, ZhanFu, WebDriver, Playwright, автоматизации магазинов, OpenClaw RPA.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«站斧 WebDriver 版 Playwright 自动化（Windows≥5.2.12、macOS 版本高于 5.2.10、强制有界面、通…»
站斧 WebDriver 版 Playwright 自动化（Windows≥5.2.12、macOS 版本高于 5.2.10、强制有界面、通讯失败即停）。 获取 WebDriver 端口前仅 HTTP 调用 WebDriverModule；获取端口后 CDP 执行业务。 「战斧」同义「站斧」（如打开战斧=打开站斧）。 适用于站斧、战斧、ZhanFu、WebDriver、Playwright、店铺自动化、小龙虾 OpenClaw RPA。
Автоматизация Playwright с помощью Zhanfu WebDriver (Windows ≥ 5.2.12, macOS версия выше 5.2.10, принудительный графический интерфейс, остановка при сбое…
Как процесс F 34/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: api_port.json, opening_malls.json, mall_cache.json
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 12792 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/ - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: api_port.json - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: opening_malls.json - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: mall_cache.json
Процессный рейтинг: все десять параметров 34/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 3 файла(ов): api_port.json, opening_malls.json, mall_cache.json
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 8, без проверки текущего состояния
- 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 12792 токенов: вытесняет саму задачу из окна
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 100Шаги. Шагов: 103
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- low Разделов верхнего уровня: 16. Похоже на несколько доменов в одном скилле
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
- -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
- -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 220 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 61 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 103 пунктов
- +4Есть примеры (34 блоков кода)
- +3Все 11 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 47.