SKILLEMALL.ai
EN Войти

BD web-fetcher

Используется для получения содержимого веб-страниц (страницы результатов поиска, статьи в блогах, документы и т. д.). Преобразует веб-страницы в читаемый текст с помощью службы преобразования URL в Markdown. Сценарии активации: когда пользователь говорит "помоги мне проверить", "посмотри эту ссылку", "получи информацию о xx" и другие ситуации, требующие поиска информации в интернете.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«当需要获取网页内容时使用（搜索结果页面、博客文章、文档等）。使用 URL 转 Markdown 服务将网页转换为可读文本。 触发场景：用户说…»

当需要获取网页内容时使用（搜索结果页面、博客文章、文档等）。使用 URL 转 Markdown 服务将网页转换为可读文本。 触发场景：用户说"帮我查一下"、"看看这个链接"、"获取 xx 的信息"等需要上网抓信息的情况。

ClawHub Agent Skills автор: larriewong27 v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 188 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Используется для получения содержимого веб-страниц (страницы результатов поиска, статьи в блогах, документы и т.

Как процесс D 41/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип 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%
69
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
41/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
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: 2. 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 "AIGC"

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 (web-fetcher) не совпадает с папкой (zt-web-fetcher)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 21
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 188 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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Длина description 110: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +4Структура: 5 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 21 пунктов

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a simple web-fetching helper that routes requested webpages through third-party Markdown conversion services, with some privacy cautions users should understand.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.