SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AD stealthy-auto-browse

Автоматизация браузера, которая проходит тесты CreepJS, BrowserScan, Pixelscan и Cloudflare — нулевое обнаружение CDP, ввод на уровне ОС, постоянные отпечатки. Используйте, когда стандартные навыки браузера получают ошибки 403 или CAPTCHA.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Browser automation that passes CreepJS, BrowserScan, Pixelscan, and Cl…»

Browser automation that passes CreepJS, BrowserScan, Pixelscan, and Cloudflare — zero CDP exposure, OS-level input, persistent fingerprints. Use when standard browser skills get 403s or CAPTCHAs.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 1 файл тело ≈ 9 868 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Автоматизация браузера, которая проходит тесты CreepJS, BrowserScan, Pixelscan и Cloudflare — нулевое обнаружение CDP, ввод на уровне ОС, постоянные отпечатки.

Как процесс D 48/100 · Процесс не доведён — слабые места: когда включается, входы и предусловия, стоимость исполнения

ПроцедураCloudflarePlaywrightДанные и аналитикатип 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
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
74
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
48/100
Процесс не доведён
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 9868 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

Процессный рейтинг: все десять параметров 48/100

  • 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: 15, без проверки текущего состояния
  • 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 9868 токенов: вытесняет саму задачу из окна
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Шаги. Шагов: 87, расплывчатых формулировок: 10
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • low Разделов верхнего уровня: 13. 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)
  • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 195 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 90 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 87 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (68 блоков кода)

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