SKILLEMALL.ai

AC silmaril-cdp

Автоматизация браузера, проверка DOM, изменение страницы, управление ожиданиями, выполнение потоков и локальное переопределение прокси работают через набор инструментов Silmaril Chrome DevTools Protocol. Используйте, когда задача требует открытия Chrome с CDP, перехода по страницам, чтения DOM или исходного кода, извлечения структурированных данных, нажатия или ввода в элементы, оценки JavaScript, ожидания изменений состояния пользовательского интерфейса, запуска файлов Silmaril flow JSON или управления локальными переопределениями на основе mitmproxy.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Browser automation, DOM inspection, page mutation, wait orchestration,…»

Browser automation, DOM inspection, page mutation, wait orchestration, flow execution, and local proxy override work through the Silmaril Chrome DevTools Protocol toolkit. Use when the task requires opening Chrome with CDP, navigating pages, reading DOM or source, extracting structured data, clicking or typing into elements, evaluating JavaScript, waiting for UI state changes, running Silmaril flow JSON files, or managing mitmproxy-backed local overrides.

ClawHub Agent Skills автор: Malac12 v1.0.2 MIT-0 6 файлов тело ≈ 819 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Автоматизация браузера, проверка DOM, изменение страницы, управление ожиданиями, выполнение потоков и локальное переопределение прокси работают через набор…

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, отчётность по ходу

АнализаторРазработкаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
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: 6. 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 55/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (git), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 31
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 819 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
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 459 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 31 пунктов
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    The available scan evidence shows no harmful behavior or hidden access requests, so this skill appears safe to install with normal caution.
    LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.