SKILLEMALL.ai

AD duckduckgo-search

Ищет информацию в интернете и получает содержимое URL с помощью DuckDuckGo. Используйте, когда пользователь хочет найти информацию в интернете без необходимости ключей API или платных услуг. Поддерживает текстовый поиск с результатами, включающими заголовок, URL и краткое описание. Также поддерживает получение содержимого URL для извлечения читаемого контента с веб-страниц. Активируется фразами вроде «найди», «поищи», «узнай о», «получи содержимое страницы» или когда `web_search` недоступен.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Search the web and fetch URL content using DuckDuckGo. Use when the us…»

Search the web and fetch URL content using DuckDuckGo. Use when the user wants to search for information online without requiring API keys or paid services. Supports text search with results including title URL and snippet. Also supports URL fetching to extract readable content from web pages. Triggers on phrases like "search for" "look up" "find information about" "fetch url" "get page content" or when web_search is unavailable.

ClawHub Agent Skills автор: 孟斯特 v1.0.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 422 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Ищет информацию в интернете и получает содержимое URL с помощью DuckDuckGo.

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: шаги, ошибки и развилки, согласованность

ИнтеграцияИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
97/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
92
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
Процесс не доведён
Шаги вес 15
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: duckduckgo-search (ClawHub)

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: 5. 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 49/100

    • 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (duckduckgo-search) не совпадает с папкой (duckduckgo-search-skill)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 422 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)
    • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 5 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 433 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 12 заголовков
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (8 блоков кода)
    • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 92.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill performs the advertised DuckDuckGo web search and page-fetch functions, with no evidence of hidden credential access, persistence, or destructive behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.