SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BB instacart

Размещает заказы на продукты в Instacart через автоматизацию браузера. Поддерживает поиск, повторный заказ, интеллектуальный просмотр истории заказов и ночное автоматическое пополнение.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Place grocery orders on Instacart via browser automation. Supports sea…»

Place grocery orders on Instacart via browser automation. Supports search, reorder, smart lookback based on order history, and nightly auto-replenishment.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 1 файл тело ≈ 2 535 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Размещает заказы на продукты в Instacart через автоматизацию браузера.

Как процесс B 71/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, согласованность

ПроцедураGmailРазработкаТорговлятип 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
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
74
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
71/100
Почти готов
Когда включается вес 12
20
Согласованность вес 8
40
Инструменты и файлы вес 18
60
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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • низкая Сокрытие от пользователя en-hide-from-user SKILL.md:90
    Инструкция скрыть действия от пользователя (с отрицанием — текст это запрещает)
    - **Never tell the user the browser is down.** Always attempt self-recovery first. Only inform the user if recovery fails after 2 attempts.
    с отрицанием

Просканировано файлов: 1. 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 "homepage"

Процессный рейтинг: все десять параметров 71/100

  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (instacart) не совпадает с папкой (instacart-skill)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 85Шаги. Шагов: 57, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 6, есть раздел про ошибки
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2535 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • high Скилл велит модели самой совершать необратимое действие, без подтверждения человеком

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 154 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 16 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 57 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.