AD jina-reader
Получайте контент Markdown любой веб-страницы с помощью API Jina AI Reader (r.jina.ai) или ищите в Интернете с помощью API Jina AI Search (s.jina.ai). Используйте этот навык всякий раз, когда вам нужно прочитать URL-адрес и получить чистый Markdown-вывод, удобный для LLM, извлечь контент статьи/документации со страницы или выполнить поиск в Интернете и получить подробные результаты с контентом. Активируется по: прочитай этот URL, получи эту страницу, получи контент, что говорит эта страница, резюмируй эту ссылку, ищи в Интернете, найди или любой запрос, требующий чистого Markdown из URL.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Fetch the markdown content of any webpage using Jina AI's Reader API (…»
Fetch the markdown content of any webpage using Jina AI's Reader API (r.jina.ai), or search the web using Jina AI's Search API (s.jina.ai). Use this skill whenever you need to read a URL and get clean LLM-friendly markdown output, extract article/documentation content from a page, or search the web and retrieve rich results with content. Triggers on: read this URL, fetch this page, get the content of, what does this page say, summarize this link, search the web for, look up, or any request requiring clean markdown from a URL.
Получайте контент Markdown любой веб-страницы с помощью API Jina AI Reader (r.jina.ai) или ищите в Интернете с помощью API Jina AI Search (s.jina.ai).…
Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность
Как улучшить
- 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 46/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (jina-reader) не совпадает с папкой (jina-ai-skill)
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 75Шаги. Шагов: 3
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 459 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 531 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 5 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 3 пунктов
- +4Есть примеры (5 блоков кода)
- +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.