SKILLEMALL.ai

BC playwright-browser-use

Автоматизация браузера CLI (версия Playwright, чистая реализация Node.js). Помимо обычной автоматизации (открытие веб-страницы/снимок экрана/клик/заполнение формы/перелистывание страницы), предоставляет три типа возможностей: (1) примитивы для чтения/записи учетных данных сеанса — команды `cookies` / `storage` могут перечислять/экспортировать/импортировать/очищать/устанавливать cookie и localStorage **без выполнения кода**, напрямую извлекая или внедряя состояние входа и токены сеанса (этот путь независим от выполнения кода; начиная с v1.3.2, `PW_BROWSER_SAFE_MODE=1` отключает его вместе с выполнением кода); (2) `eval` выполняет произвольный JavaScript в контексте страницы (может читать cookie/хранилище, инициировать запросы с учетными данными); (3) `run-code` выполняет код Playwright/Node в контексте демона (изоляция песочницы vm). Все управляется постоянным локальным демоном (127.0.0.1:19223, состояние браузера сохраняется между командами), защищенным аутентификацией по случайному токену; `PW_BROWSER_SAFE_MODE=1` может полностью отключить выполнение кода и чтение/запись учетных данных cookie/storage (v1.3.2+). Используйте только в доверенных, видимых пользователю локальных средах; сохранение учетных данных сеанса на диск должно соответствовать последующим предупреждениям безопасности.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«浏览器自动化 CLI(Playwright 版,纯 Node.js 实现)。除常规自动化(打开网页/截图/点击/填表/翻页)外,提供三类能力…»

浏览器自动化 CLI(Playwright 版,纯 Node.js 实现)。除常规自动化(打开网页/截图/点击/填表/翻页)外,提供三类能力:(1) 会话凭证读写原语 —— `cookies` / `storage` 命令可**无需代码执行**即列出/导出/导入/清除/设置 cookie 与 localStorage,直接提取或注入登录态与会话令牌(此路径独立于代码执行;自 v1.3.2 起 `PW_BROWSER_SAFE_MODE=1` 会将其与代码执行一并禁用);(2) `eval` 在页面上下文执行任意 JavaScript(可读 cookie/存储、发起带凭证请求);(3) `run-code` 在守护进程上下文执行 Playwright/Node 代码(vm 沙箱隔离)。全部经持久化本地守护进程(127.0.0.1:19223,浏览器状态跨命令保持)控制,受随机 token 认证保护;`PW_BROWSER_SAFE_MODE=1` 可彻底禁用代码执行与 cookies/storage 凭证读写(v1.3.2+)。仅在可信、用户可见的本地环境中授权使用;会话凭证落盘须遵循后文安全警告。

ClawHub Agent Skills автор: yicko v1.0.16 MIT-0 16 файлов тело ≈ 5 726 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 23 ч назад

Автоматизация браузера CLI (версия Playwright, чистая реализация Node.js). Помимо обычной автоматизации (открытие веб-страницы/снимок экрана/клик/заполнение…

Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияPlaywrightРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
82/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
62
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
52/100
Есть пробелы
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

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Широкие права средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Скилл просит больше прав, чем нужно для задачи: широкий доступ к инструментам, секретные переменные окружения, бинарные файлы. Каждое лишнее право расширяет ущерб при ошибке или взломе.

Автору

Сузьте allowed-tools и список переменных до минимума, замените бинарники на исходники или скрипты, которые можно прочитать.

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • средняя Широкие права meta-broad-allowed-tools SKILL.md:1
    Заранее разрешены широкие инструменты: Bash(curl:*)
    allowed-tools: Bash(node:*) Bash(pw-browser:*) Bash(curl:*)

Просканировано файлов: 15. 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")
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 5726 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "capabilities"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "permissions"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "disable"

Процессный рейтинг: все десять параметров 52/100

  • 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
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5726 токенов
  • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
  • 100Шаги. Шагов: 58
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 20. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (24 тегов): типизированный вызов надёжнее

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
  • -232 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 506 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 51 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 58 пунктов
  • +4Есть примеры (21 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 62.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a transparent but very powerful local browser automation skill whose sensitive session features are disclosed and locally guarded, but it should only be used with trusted agents or safer modes enabled.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 1 авг. 2026 г.