SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AD agent-browser

Автоматизация браузера для ИИ-агентов через inference.sh. Переход по веб-страницам, взаимодействие с элементами с помощью @e refs, создание скриншотов, запись видео. Возможности: веб-скрапинг, заполнение форм, клики, ввод текста, перетаскивание, загрузка файлов, выполнение JavaScript. Используйте для: автоматизации веб-сайтов, извлечения данных, тестирования, браузинга агентов, исследований. Триггеры: браузер, автоматизация веб-сайтов, скрапинг, навигация, клик, заполнение формы, скриншот, просмотр веб-страниц, playwright, headless browser, веб-агент, серфинг в интернете, запись видео

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Browser automation for AI agents via inference.sh. Navigate web pages,…»

Browser automation for AI agents via inference.sh. Navigate web pages, interact with elements using @e refs, take screenshots, record video. Capabilities: web scraping, form filling, clicking, typing, drag-drop, file upload, JavaScript execution. Use for: web automation, data extraction, testing, agent browsing, research. Triggers: browser, web automation, scrape, navigate, click, fill form, screenshot, browse web, playwright, headless browser, web agent, surf internet, record video

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 10 файлов · 3 скрипта тело ≈ 2 335 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Автоматизация браузера для ИИ-агентов через inference.sh. Переход по веб-страницам, взаимодействие с элементами с помощью @e refs, создание скриншотов, запись…

Как процесс D 44/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияPlaywrightМедиа и видеоИИ и агентытип 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
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
44/100
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

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Опасные команды средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.

Автору

Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.

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 · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • средняя Опасные команды cmd-pipe-to-shell SKILL.md:23
      Скачивание и запуск удалённого кода с неизвестного хоста (pipe в shell) (хост вендора самого скилла)
      curl -fsSL https://cli.inference.sh | sh && infsh login
      vendor-host

    Просканировано файлов: 10. 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 44/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (agent-browser) не совпадает с папкой (agentic-browser-0-1-2)
    • 85Шаги. Шагов: 12, расплывчатых формулировок: 3
    • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2335 токенов
    • low Разделов верхнего уровня: 12. 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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 487 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 22 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 12 пунктов
    • +4Есть примеры (13 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (6 из 6)

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