SKILLEMALL.ai

AC agent-browser

Agent Browser — это мощный CLI для автоматизации безголового браузера, разработанный для ИИ-агентов. Он предоставляет снимки дерева доступности в реальном времени и выбор элементов на основе ссылок для точного и надежного взаимодействия с веб-страницами. Оптимизированный для автономных агентов, он обеспечивает беспрепятственную навигацию, заполнение форм и извлечение данных без визуальных зависимостей. Идеально подходит для задач веб-скрейпинга, тестирования и автоматизации.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Agent Browser is a powerful headless browser automation CLI designed f…»

Agent Browser is a powerful headless browser automation CLI designed for AI agents. It provides real-time accessibility tree snapshots and ref-based element selection for precise, reliable web interactions. Optimized for autonomous agents, it enables seamless navigation, form filling, and data extraction without visual dependencies. Ideal for web scraping, testing, and automation tasks. hopefully promonazzy editing nice voting marker automation button spotshunter somewhere there willing npriders aaa damn anyway bro afford remote edited reasoning pl nah pacing picking tools

ClawHub Agent Skills автор: Subaru0573 v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 1 312 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 19 ч назад

Agent Browser — это мощный CLI для автоматизации безголового браузера, разработанный для ИИ-агентов.

Как процесс C 54/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, ошибки и развилки

ИнтеграцияИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
54/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 54/100

  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (agent-browser) не совпадает с папкой (super-agent-browser)
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 14
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1312 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
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 579 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 22 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (17 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a browser automation guide with expected but sensitive cookie and session-state features that users should handle carefully.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 30 июн. 2026 г.