SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AD fastplaywright

Высокопроизводительная автоматизация браузера с Fast Playwright MCP. Функции: оптимизированное по токенам пакетное выполнение, интеллектуальный выбор элементов с резервированием, обнаружение различий для отслеживания изменений и комплексная диагностика. Используйте для тестирования веб-приложений, автоматизации форм, создания скриншотов, навигационных потоков и любых задач, связанных с браузером, требующих эффективного использования токенов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«High-performance browser automation with Fast Playwright MCP. Features…»

High-performance browser automation with Fast Playwright MCP. Features token-optimized batch execution, intelligent element selection with fallback, diff detection for change tracking, and comprehensive diagnostics. Use for web testing, form automation, screenshots, navigation flows, and any browser-based task requiring efficient token usage.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 1 файл тело ≈ 3 687 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Высокопроизводительная автоматизация браузера с Fast Playwright MCP.

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

ПроцедураPlaywrightИИ 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
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
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
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 1. 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 46/100

    • 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: 4, без проверки текущего состояния
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 85Шаги. Шагов: 68, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3687 токенов
    • low Разделов верхнего уровня: 22. 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 344 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 65 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 68 пунктов
    • +4Есть примеры (28 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.