SKILLEMALL.ai
EN Войти

AB dataify-api-best-practices

Пишите, проверяйте или отлаживайте код интеграции Dataify SERP, Web Unlocker, Builder, MCP или SDK, используя правильную аутентификацию, жизненный цикл задач, повторные попытки, ошибки и шаблоны вывода. Не используйте для обычного поиска конечными пользователями, скрейпинга, исследований или настройки учетной записи.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Write, review, or debug Dataify SERP, Web Unlocker, Builder, MCP, or S…»

Write, review, or debug Dataify SERP, Web Unlocker, Builder, MCP, or SDK integration code using correct authentication, task lifecycle, retry, error, and output patterns. Do not use for ordinary end-user searches, scraping, research, or account setup.

ClawHub Agent Skills автор: dataify-server v1.1.1 MIT-0 20 файлов тело ≈ 1 009 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 33 ч назад

Пишите, проверяйте или отлаживайте код интеграции Dataify SERP, Web Unlocker, Builder, MCP или SDK, используя правильную аутентификацию, жизненный цикл задач…

Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности

ИнтеграцияРазработкаИнфраструктураИИ 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
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
89
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
65/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Когда включается вес 12
50
Ошибки и развилки вес 10
50
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 Секреты в коде secret-password-literal scripts/task_runtime.py:38
      Захардкоженный пароль / ключ (возможно, пример)
      api_key = api_key[7:].strip()

    Просканировано файлов: 20. 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 65/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 19
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1009 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • 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

    • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -36 из 7 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 251 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 5 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 19 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (10 из 10)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill is mostly a Dataify integration helper, but it includes under-disclosed live scraping and business-intelligence workflows plus insecure token handling that should be reviewed before installation.
    LLM: suspicious (high) · 7 сент. 2026 г.