AC searxng
Агрегация веб-поиска по нескольким движкам с помощью локального скрипта Python. Используйте, когда: (1) ищете в Интернете информацию, статьи, документацию, (2) ищете репозитории кода на GitHub/GitLab, (3) находите научные статьи на arXiv/Semantic Scholar/Crossref, (4) ищете обсуждения на Hacker News или Reddit, (5) ищете модели HuggingFace, (6) ищете ответы на StackOverflow по программированию, (7) получаете новости из Bing News или Reuters, (8) любая задача, требующая веб-поиска за пределами встроенного инструмента web_search — особенно когда нужны несколько источников или конкретные движки. НЕ для: одиночных быстрых поисков (используйте web_search), генерации изображений или потоковой передачи данных в реальном времени.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Multi-engine web search aggregation via local Python script. Use when:…»
Multi-engine web search aggregation via local Python script. Use when: (1) searching the web for information, articles, documentation, (2) searching code repos on GitHub/GitLab, (3) finding academic papers on arXiv/Semantic Scholar/Crossref, (4) searching Hacker News or Reddit discussions, (5) looking up HuggingFace models, (6) searching StackOverflow for programming answers, (7) fetching news from Bing News or Reuters, (8) any task requiring web search beyond the built-in web_search tool — especially when multiple sources or specific engines are needed. NOT for: single quick lookups (use web_search), image generation, or real-time streaming data.
Агрегация веб-поиска по нескольким движкам с помощью локального скрипта Python.
Как процесс C 64/100 · Есть пробелы — слабые места: согласованность, повторный запуск, отчётность по ходу
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: 4. 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 64/100
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (searxng) не совпадает с папкой (searxng-lite)
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 22
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1577 токенов
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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
- +3Длина description 655 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 12 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 94.