SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD skill

Навык автоматизации браузера с защитой от обнаружения для агентов OpenClaw с 41 инструментом для навигации, взаимодействия, извлечения данных, загрузок, профилей, сессий и скрытого веб-поиска.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Anti-detection browser automation MCP skill for OpenClaw agents with 4…»

Anti-detection browser automation MCP skill for OpenClaw agents with 41 tools for navigation, interaction, extraction, downloads, profiles, sessions, and stealth web search.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 4 файла · 1 скрипт тело ≈ 1 254 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Навык автоматизации браузера с защитой от обнаружения для агентов OpenClaw с 41 инструментом для навигации, взаимодействия, извлечения данных, загрузок…

Как процесс D 36/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторИИ 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
B
84/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
60
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
36/100
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: 4. 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 "title"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

Процессный рейтинг: все десять параметров 36/100

  • 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: 6, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (skill) не совпадает с папкой (camofox-mcp)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 85Шаги. Шагов: 59, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1254 токенов

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
  • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
  • -5Имя "skill" ничего не говорит о задаче
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 173 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 21 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 59 пунктов
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 60.