SKILLEMALL.ai

AC fetch-zhihu-content

Использовать, когда пользователь хочет скачать любую статью/ответ Zhihu по URL — включая 'скачать статью Zhihu', 'извлечь ответ Zhihu', 'помоги сохранить этот Zhihu', 'преобразовать эту ссылку Zhihu в Markdown' или любой запрос на извлечение контента из URL zhuanlan.zhihu.com или zhihu.com/question/.../answer. Принимает один или несколько URL Zhihu и сохраняет каждый как Markdown (с необязательным HTML). Использует Playwright для рендеринга страниц и извлечения чистого текстового контента. Обрабатывает как статьи zhuanlan.zhihu.com, так и ответы zhihu.com.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when the user wants to download any Zhihu article/answer by URL —…»

Use when the user wants to download any Zhihu article/answer by URL — including '下载知乎文章', '抓取知乎回答', '帮我保存这篇知乎', '把这个知乎链接转成Markdown', or any request to extract content from a zhuanlan.zhihu.com or zhihu.com/question/.../answer URL. Accepts one or more Zhihu URLs and saves each as Markdown (with optional HTML). Uses Playwright to render pages and extract clean text content. Handles both zhuanlan.zhihu.com articles and zhihu.com answers.

ClawHub Agent Skills автор: lucky-dreamer v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 412 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 20 ч назад

Использовать, когда пользователь хочет скачать любую статью/ответ Zhihu по URL — включая 'скачать статью Zhihu', 'извлечь ответ Zhihu', 'помоги сохранить этот…

Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ГенераторPlaywrightТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
52/100
Есть пробелы
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

    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: 3. 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 52/100

    • 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
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 19
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 412 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 438 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 19 пунктов
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill mostly matches its claimed purpose, but it includes under-disclosed scraping evasion and weakened browser sandbox settings that users should review before installing.
    LLM: suspicious (high) · 23 июн. 2026 г.