SKILLEMALL.ai

AD huo15-js-scraper

Инструмент для сбора данных с веб-сайтов с рендерингом JavaScript. Используйте для сбора данных со страниц с рендерингом JS (например, документов Qiye Wei, SPA на Vue/React), получения данных о компаниях из Qichacha), обхода защиты от скрейпинга или веб-сайтов, которые не могут быть получены с помощью обычных curl/wget/web_fetch. Поддерживает автоматическое переключение между двумя движками: Playwright и scrapling.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«JavaScript渲染网站抓取工具。当需要抓取JS渲染的页面(如企微文档、Vue/React SPA)、企查查企业数据获取)、绕过反爬、或…»

JavaScript渲染网站抓取工具。当需要抓取JS渲染的页面(如企微文档、Vue/React SPA)、企查查企业数据获取)、绕过反爬、或者普通curl/wget/web_fetch无法获取内容的网站时使用此技能。支持Playwright和scrapling双引擎自动切换。

ClawHub Agent Skills автор: Job Zhao v1.2.2 MIT-0 6 файлов тело ≈ 1 202 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Инструмент для сбора данных с веб-сайтов с рендерингом JavaScript.

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураРазработкаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
74
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
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

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: 6. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "identifier"

Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

  • 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 23
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1202 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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 138 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 24 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 23 пунктов
  • +4Есть примеры (16 блоков кода)
  • +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This is a mostly coherent web-scraping skill, but it needs review because it encourages anti-bot evasion and stores reusable login cookies in a local file without strong protection.
LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.