SKILLEMALL.ai

BD browser-use-agent

Browser-Use: асинхронная Python-библиотека (3.11+), превращающая LLM в оператора веб-браузера. Цикл агента собирает DOM + скриншот, выполняет один вызов LLM, выдавая thinking / evaluation / next_goal / action[], и выполняет через CDP. Создана на основе cdp-use; без Playwright.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Browser-Use:把 LLM 变成网页操作员的异步 Python 库(Python 3.11+)。Agent 步循环采集 DOM +…»

Browser-Use:把 LLM 变成网页操作员的异步 Python 库(Python 3.11+)。Agent 步循环采集 DOM + 截图 → LLM 一次调用产出 thinking / evaluation / next_goal / action[] → 经 CDP 执行。 Browser-Use: an async Python library (3.11+) that turns an LLM into a web operator. The Agent loop collects DOM + screenshot, makes one LLM call emitting thinking / evaluation / next_goal / action[], and executes via CDP. Built on cdp-use; no Playwright.

Не рекомендуетсяесть критические или высокие находки безопасности
ClawHub Agent Skills автор: Tang Weigang v0.1.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 360 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Browser-Use: асинхронная Python-библиотека (3.11+), превращающая LLM в оператора веб-браузера. Цикл агента собирает DOM + скриншот, выполняет один вызов LLM…

Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторPlaywrightИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
82/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
82
Качество 40%
81
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
43/100
Процесс не доведён
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

Чем это грозит

Скилл содержит фрагменты, которые в чужих руках стоят денег или данных. Ниже, что рискует потерять тот, кто установит, и что должен сделать автор.

Подмена инструкций
Если установить

В тексте есть фразы вроде «игнорируй предыдущие инструкции» или «теперь ты…». Это попытка перехватить управление агентом: он может нарушить ваши правила, системные ограничения или политику компании.

Автору

Такие фразы не нужны честному скиллу: сформулируйте роль и правила прямо, без отмены чужих инструкций. Иначе сканеры каталогов и корпоративные фильтры заблокируют публикацию.

Как улучшить

  1. Разберите находки высокой серьёзности: каждая стоит 18 баллов безопасности. Если это ложное срабатывание, добавьте код правила в guard.allow в spec.yaml.
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 · 1

  • высокая Подмена инструкций en-ignore-previous references/seed.yaml:701
    Фраза-перехват ("ignore previous instructions")
    action: If you override the system prompt, KEEP the syst…:71 sentence verbatim ('Only use indexes that are

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 43/100

  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 7
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 360 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 397 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 8 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 7 пунктов
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill needs Review because its browser-automation label conflicts with authoritative finance/ZVT instructions while also advertising high-impact browser actions like checkout, login, uploads, and persistent profiles.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.