SKILLEMALL.ai

AD agent-browser

Автоматизация браузера без интерфейса через CLI для ИИ-агентов. Используйте при работе с веб-сайтами — навигации по страницам, заполнении форм, нажатии кнопок, создании скриншотов, извлечении данных, скрейпинге, тестировании веб-приложений, скачивании файлов или автоматизации любой задачи в браузере. Активируется по запросам «открыть веб-сайт», «заполнить форму», «нажать кнопку», «сделать скриншот», «собрать данные», «протестировать это веб-приложение», «войти на сайт», «отслеживать страницу» или любой задаче, требующей программного взаимодействия с веб-страницей.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Headless browser automation CLI for AI agents. Use when interacting wi…»

Headless browser automation CLI for AI agents. Use when interacting with websites — navigating pages, filling forms, clicking buttons, taking screenshots, extracting data, scraping, testing web apps, downloading files, or automating any browser task. Triggers on requests to "open a website", "fill out a form", "click a button", "take a screenshot", "scrape data", "test this web app", "login to a site", "monitor a page", or any task requiring programmatic web interaction.

ClawHub Agent Skills автор: bodietron v1.0.0 4 файла · 1 скрипт тело ≈ 914 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Автоматизация браузера без интерфейса через CLI для ИИ-агентов.

Как процесс D 45/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ИнтеграцияИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
98/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
96
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
45/100
Процесс не доведён
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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    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 45/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (agent-browser) не совпадает с папкой (openclaw-agent-browser)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 7
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 914 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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

    • +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
    • +5В description 8 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 475 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 14 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 7 пунктов
    • +4Есть примеры (9 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: 96.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This is a legitimate browser automation skill, but it gives an agent powerful access to accounts, browser sessions, local files, and downloads without enough default limits or warnings.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: suspicious · 28 мая 2026 г.