SKILLEMALL.ai
EN Войти

AB datalens

Используйте инструменты DataLens MCP для извлечения структурированных данных с любого веб-сайта, открытого в Chrome. Триггеры, когда пользователь хочет извлечь списки, таблицы, комментарии, товары, отзывы или любые повторяющиеся данные с веб-страницы, или хочет управлять активными задачами извлечения данных.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use DataLens MCP tools to scrape structured data from any website open…»

Use DataLens MCP tools to scrape structured data from any website open in Chrome. Triggers when the user wants to extract lists, tables, comments, products, reviews, or any repeating data from a webpage, or wants to manage active scraping jobs.

ClawHub Agent Skills автор: weird94 v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 731 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Используйте инструменты DataLens MCP для извлечения структурированных данных с любого веб-сайта, открытого в Chrome.

Как процесс B 71/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, согласованность

АнализаторИнфраструктураИИ и агентытип 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
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
71/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Согласованность вес 8
40
Инструменты и файлы вес 18
60
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: 2. 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 71/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (datalens) не совпадает с папкой (datalens-web-scraper)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, node), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 13
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1731 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • 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
    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 244 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 17 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 13 пунктов
    • +4Есть примеры (17 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This scraping skill is coherent, but it gives an agent broad access to a live Chrome session and exported webpage data without strong consent boundaries.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.