SKILLEMALL.ai

AC web-search-rules-en

Управление захватом знаний из результатов веб-поиска с помощью безопасных правил URL, этапов, подтверждения пользователя, архивирования, журналов аудита и мультиплатформенных адаптеров для IMA, Tencent Docs, Feishu Wiki, DingTalk Docs, Obsidian, NotebookLM и пользовательских баз знаний. Используйте, когда пользователь хочет искать в Интернете и поддерживать списки разрешенных, заблокированных, неклассифицированных или поэтапно исследуемых материалов в базах знаний.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Manage web search result knowledge capture with safe URL rules, stagin…»

Manage web search result knowledge capture with safe URL rules, staging, user confirmation, archiving, audit logs, and multi-platform adapters for IMA, Tencent Docs, Feishu Wiki, DingTalk Docs, Obsidian, NotebookLM, and custom knowledge bases. Use when the user wants to search the web and maintain whitelist, blacklist, uncategorized, or staged research content across knowledge-base platforms.

ClawHub Agent Skills автор: EnglandTong v3.0.0 MIT-0 15 файлов тело ≈ 1 775 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Управление захватом знаний из результатов веб-поиска с помощью безопасных правил URL, этапов, подтверждения пользователя, архивирования, журналов аудита и…

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

АнализаторObsidianИнфраструктураБезопасностьтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
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: 15. 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 55/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 85Шаги. Шагов: 49, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1775 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Разделов верхнего уровня: 10. 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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 395 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 49 пунктов
    • +4Есть примеры (6 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (5 из 10)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill has powerful knowledge-base and cloud-write capabilities, but they are disclosed, user-directed, and bounded by confirmations and safety rules.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.