SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AF opengraph-io

Извлекает веб-данные, делает снимки экрана, собирает контент и генерирует изображения ИИ через OpenGraph.io. Используйте при работе с URL (развертывание, предварительный просмотр, метаданные), создании снимков экрана веб-страниц, сборе HTML-контента, задании вопросов о веб-страницах или генерации изображений (диаграммы, значки, социальные карточки, QR-коды). Триггеры: «получить OG-теги», «сделать снимок экрана этой страницы», «собрать этот URL», «сгенерировать диаграмму», «создать социальную карточку», «что говорит эта страница о».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Extract web data, capture screenshots, scrape content, and generate AI…»

Extract web data, capture screenshots, scrape content, and generate AI images via OpenGraph.io. Use when working with URLs (unfurling, previews, metadata), capturing webpage screenshots, scraping HTML content, asking questions about webpages, or generating images (diagrams, icons, social cards, QR codes). Triggers: 'get the OG tags', 'screenshot this page', 'scrape this URL', 'generate a diagram', 'create a social card', 'what does this page say about'.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 9 файлов тело ≈ 2 289 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Извлекает веб-данные, делает снимки экрана, собирает контент и генерирует изображения ИИ через OpenGraph.io. Используйте при работе с URL (развертывание…

Как процесс F 33/100 · Не запустится — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторРазработкаИИ 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%
99
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
33/100
Не запустится
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

    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 Рискованное назначение intent-offensive-security examples/EXAMPLES.md:85
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение) (тестовый файл / пример; в кавычках — упоминание, а не команда)
      "title": "SecureCoders - Expert Cybersecurity Services & Penetration Testing",
      тестовый файлв кавычках

    Просканировано файлов: 9. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 33/100

    • 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 (opengraph-io) не совпадает с папкой (opengraph-io-skill)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Шаги. Шагов: 11, расплывчатых формулировок: 4
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2289 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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 457 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 23 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 11 пунктов
    • +4Есть примеры (14 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (6 из 6)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.