AB research-brightdata
Этот навык следует использовать, когда пользователь просит «исследовать веб-данные», «соскребать веб-сайты», «извлекать веб-данные», «проводить исследование рынка», «анализировать конкурентов», «отслеживать цены», «собирать информацию о продукте», «искать и анализировать веб-контент» или упоминает Bright Data MCP, веб-скрейпинг, извлечение веб-данных или автоматизированные исследования. Предоставляет комплексные рабочие процессы веб-исследований с использованием инструментов Bright Data MCP, включая поиск, скрейпинг, извлечение и возможности автоматизации браузера.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«This skill should be used when the user asks to "research web data", "…»
This skill should be used when the user asks to "research web data", "scrape websites", "extract web data", "perform market research", "analyze competitors", "monitor prices", "collect product information", "search and analyze web content", or mentions Bright Data MCP, web scraping, web data extraction, or automated research. Provides comprehensive web research workflows using Bright Data MCP tools including search, scraping, extraction, and browser automation capabilities.
Этот навык следует использовать, когда пользователь просит «исследовать веб-данные», «соскребать веб-сайты», «извлекать веб-данные», «проводить исследование…
Как процесс B 68/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, согласованность
Как улучшить
- 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: 10. 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 68/100
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (research-brightdata) не совпадает с папкой (bright-data-claude-skill-deep-research)
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 85Шаги. Шагов: 128, расплывчатых формулировок: 3
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2535 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- low Разделов верхнего уровня: 11. 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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 8 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 478 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 46 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 128 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (6 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (5 из 5)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 96.