BD soushen-hunter
Высокопроизводительный Skill поисковой системы Bing — "搜神猎手" Использует низкоуровневый API Playwright для глубокого поиска в Интернете и извлечения элементов Функции: 1. Выполнение поиска Bing — возвращает структурированные результаты поиска (заголовок, ссылка, краткое описание, источник) 2. Глубокий анализ страницы — извлекает все ключевые элементы страницы (ссылки, формы, кнопки, скрипты, метаданные) Условия активации: - Когда пользователю нужен веб-поиск Bing - Когда нужно извлечь информацию о структуре веб-страницы (ссылки, формы и т. д.) - Когда нужно решение для поиска без затрат на API Способ использования: - Базовый поиск: python scripts/bing_search.py "ключевые слова поиска" - Глубокий анализ: python scripts/bing_search.py "ключевые слова" --deep <целевой URL>
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«高性能 Bing 搜索引擎 Skill - "搜神猎手" 使用 Playwright 底层 API 进行深度网页搜索和元素提取 功能： 1…»
高性能 Bing 搜索引擎 Skill - "搜神猎手" 使用 Playwright 底层 API 进行深度网页搜索和元素提取 功能： 1. Bing 搜索执行 - 返回结构化搜索结果（标题、链接、摘要、来源） 2. 深度页面分析 - 提取页面的所有关键元素（链接、表单、按钮、脚本、元数据） 触发条件： - 用户需要进行 Bing 网络搜索时 - 需要提取网页结构信息（链接、表单等）时 - 需要无 API 成本的搜索解决方案时 使用方法： - 基础搜索：python scripts/bing_search.py "搜索关键词" - 深度分析：python scripts/bing_search.py "关键词" --deep <目标URL>
Высокопроизводительный Skill поисковой системы Bing — "搜神猎手" Использует низкоуровневый API Playwright для глубокого поиска в Интернете и извлечения элементов…
Как процесс D 41/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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 Опасные команды
cmd-privilegescripts/bing_search.py:104Повышение привилегий / права на запись для всех (строковый литерал в коде, не выполняется)'--disable-setuid-sandbox',
строка в коде
Просканировано файлов: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 41/100
- 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
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (soushen-hunter) не совпадает с папкой (soushen)
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 18
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 289 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
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 327 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 11 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 18 пунктов
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.