SKILLEMALL.ai
EN Войти

BC novada-search

Платформа поиска для ИИ-агентов с 9 движками, 13 подтипами Google, вертикальным поиском по сценам и интеллектуальными режимами авто/мульти/извлечения. Предназначена для использования LLM и ИИ-агентами.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI Agent search platform with 9 engines, Google 13 sub-types, vertical…»

AI Agent search platform with 9 engines, Google 13 sub-types, vertical scene search, and intelligent auto/multi/extract modes. Designed for LLM and AI agent consumption.

ClawHub Agent Skills автор: Memijashi v1.0.8 MIT-0 31 файл тело ≈ 4 034 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Платформа поиска для ИИ-агентов с 9 движками, 13 подтипами Google, вертикальным поиском по сценам и интеллектуальными режимами авто/мульти/извлечения.

Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, повторный запуск

ПроцедураИИ 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
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
71
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
58/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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: 22. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "requiredEnv"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "permissions"

Процессный рейтинг: все десять параметров 58/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4034 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 54, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • low Разделов верхнего уровня: 23. 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
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • -240 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 169 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 40 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 54 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (17 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a disclosed Novada web search and URL extraction skill, with expected API-key and network use, but users should avoid sensitive queries or private URLs.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.