SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC Skill: deep-scraper

Высокопроизводительный инструмент для глубокого веб-скрейпинга. Использует контейнеризированную среду Docker + Crawlee (Playwright) для преодоления защит на сложных веб-сайтах, таких как YouTube и X/Twitter...

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«A high-performance engineering tool for deep web scraping. It uses a c…»

A high-performance engineering tool for deep web scraping. It uses a containerized Docker + Crawlee (Playwright) environment to penetrate protections on complex websites like YouTube and X/Twitter,...

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 4 файла тело ≈ 373 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Высокопроизводительный инструмент для глубокого веб-скрейпинга.

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, ошибки и развилки, согласованность

ПроцедураDockerYouTubePlaywrightИнфраструктураМедиа и видеотип 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
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
70
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
62/100
Есть пробелы
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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 · 2

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 2
  • низкая Опасные команды cmd-privilege assets/main_handler.js:23
    Повышение привилегий / права на запись для всех (определение детектора / чёрного списка; строковый литерал в коде, не выполняется)
    args: ['--no-sandbox', '--disable-setuid-sandbox'], // Required for Docker
    детекторстрока в коде
  • низкая Опасные команды cmd-privilege assets/youtube_handler.js:10
    Повышение привилегий / права на запись для всех (определение детектора / чёрного списка; строковый литерал в коде, не выполняется)
    args: ['--no-sandbox', '--disable-setuid-sandbox'],
    детекторстрока в коде

Просканировано файлов: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 62/100

  • 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: 1, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (Skill: deep-scraper) не совпадает с папкой (deep-scraper)
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 9
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 373 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)
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 200 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 7 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 9 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)

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