AF web-extract
Извлечение структурированного JSON из веб-страниц, поисковых систем и целых сайтов за ОДИН вызов — поля {title, summary, sections, key_metrics, outgoing_links, author, date, page_type, ...}, без второго прохода LLM для парсинга HTML. Шесть конечных точек: scrape (один URL), scrape-interactive (страницы с рендерингом JS с кликами/прокруткой/вводом), search (Google SERP + глубокий скрейпинг), map (обнаружение URL), crawl + crawl-status (асинхронный рекурсивный краул). Markdown/сырой HTML по запросу. ИСПОЛЬЗУЙТЕ, когда пользователю нужны ДАННЫЕ страницы — цены/характеристики продукта, поля статьи, графы ссылок, SPA с интенсивным использованием JS, результаты Google с контентом. Предпочитайте браузерным действиям (автоматизация/скриншоты) и WebFetch (статические, без JS, без структурированных полей). Не для исследований с большим количеством цитат (используйте deep-research). Триггер (EN): scrape this URL, extract data from page, crawl this site, deep-scrape search results, map a domain's URLs, render this JS page. Триггерные слова:抓取/爬取/网页提取/结构化抽取/搜索带内容/全站爬取/JS 渲染抓取/点击后抓取. Требуется ZOODATA_API_KEY (бесплатный ключ: https://zoodata.ai/en/api-keys).
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Extract structured JSON from web pages, search engines, and entire sit…»
Extract structured JSON from web pages, search engines, and entire sites in ONE call — {title, summary, sections, key_metrics, outgoing_links, author, date, page_type, ...} fields, no second LLM pass to parse HTML. Six endpoints: scrape (single URL), scrape-interactive (JS-rendered pages with click/scroll/type), search (Google SERP + deep-scrape), map (URL discovery), crawl + crawl-status (async recursive crawl). Markdown/raw HTML on request. USE when the user needs page DATA — product pricing/specs, article fields, link graphs, JS-heavy SPAs, Google results with content. Prefer over browser-act (automation/screenshots) and WebFetch (static, no JS, no structured fields). Not for citation-rich research (use deep-research). Trigger (EN): scrape this URL, extract data from page, crawl this site, deep-scrape search results, map a domain's URLs, render this JS page. 触发词：抓取/爬取/网页提取/结构化抽取/搜索带内容/全站爬取/JS 渲染抓取/点击后抓取. Requires ZOODATA_API_KEY (free key: https://zoodata.ai/en/api-keys).
Извлечение структурированного JSON из веб-страниц, поисковых систем и целых сайтов за ОДИН вызов — поля {title, summary, sections, keymetrics, outgoinglinks…
Как процесс F 47/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../zoodata/SKILL.md, ../amazon-market-entry-analyzer/SKILL.md
Как улучшить
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: ../zoodata/SKILL.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: ../amazon-market-entry-analyzer/SKILL.md
Процессный рейтинг: все десять параметров 47/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 2 файла(ов): ../zoodata/SKILL.md, ../amazon-market-entry-analyzer/SKILL.md
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 85Шаги. Шагов: 32, расплывчатых формулировок: 1
- 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3504 токенов
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- low Разделов верхнего уровня: 15. Похоже на несколько доменов в одном скилле
- 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
- +3Длина description 989: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
- +4Структура: 16 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 32 пунктов
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.