SKILLEMALL.ai
EN Войти

AC querit-api

Создавайте и отлаживайте интеграции с поисковым API Querit.ai — POST /v1/search для получения результатов поиска в реальном времени, POST /v1/contents для получения чистого текста страницы. Используйте, когда встречается Querit, querit.ai, api.querit.ai или QUERIT_API_KEY; при написании или просмотре кода, который вызывает API веб-поиска или извлечения страниц из приложения, конвейера RAG или агента, и Querit является поставщиком. Не для выполнения разового поиска — если подключен сервер MCP Querit, вместо этого вызывайте его инструменты.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Build and debug Querit.ai search API integrations - POST /v1/search fo…»

Build and debug Querit.ai search API integrations - POST /v1/search for live web results, POST /v1/contents for clean page text. Use when Querit, querit.ai, api.querit.ai, or QUERIT_API_KEY appears; when writing or reviewing code that calls a web search or page-extraction API from an app, RAG pipeline, or agent and Querit is the provider. Not for running a one-off search - if the Querit MCP server is connected, call its tools instead.

ClawHub Agent Skills автор: vinkybb v0.1.1 MIT-0 7 файлов тело ≈ 1 256 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Создавайте и отлаживайте интеграции с поисковым API Querit.ai — POST /v1/search для получения результатов поиска в реальном времени, POST /v1/contents для…

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ИнтеграцияИИ и агентыРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
98/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
96
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
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: 7. 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 59/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 10
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1256 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 438 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 10 пунктов
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 96.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a coherent Querit.ai API integration guide with disclosed API-key and network use, but users should avoid sending sensitive queries or private URLs to the external service.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 20 авг. 2026 г.