SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AB serpapi-mcp

Выполняйте поиск SerpAPI через сервер MCP SerpAPI с помощью mcporter. Используйте, когда пользователь просит выполнить поиск в Интернете с помощью SerpAPI/SerpAPI MCP, хочет использовать SerpAPI внутри Clawdbot или использовать команду /serp.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Run SerpAPI searches via SerpAPI's MCP server using mcporter. Use when…»

Run SerpAPI searches via SerpAPI's MCP server using mcporter. Use when the user asks to search the web with SerpAPI/SerpAPI MCP, wants SerpAPI inside Clawdbot, or to use the /serp command.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 4 файла · 1 скрипт тело ≈ 1 164 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Выполняйте поиск SerpAPI через сервер MCP SerpAPI с помощью mcporter.

Как процесс B 73/100 · Почти готов — слабые места: повторный запуск, отчётность по ходу

ПроцедураAirtableИИ 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
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
73/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
Инструменты и файлы вес 18
60
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 Утечка данных exfil-secret-in-url scripts/fetch_ai_overview.mjs:36
      Учётные данные в строке запроса URL (для части API это норма — проверьте, что хост нужный) (значение-заглушка)
      const url = `https://serpapi.com/google-ai-overview-api?api_key=…&token=…&output=…
      заглушка

    Просканировано файлов: 4. 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 73/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (node), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 85Шаги. Шагов: 77, расплывчатых формулировок: 3
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1164 токенов
    • low Ответ описан самодельной разметкой (3 тегов): типизированный вызов надёжнее

    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)
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • -31 из 3 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 188 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 14 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 77 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.