AC google-maps-api-skill
Этот навык помогает пользователям автоматически собирать бизнес-данные из Google Maps с помощью API BrowserAct Google Maps. Агент должен проактивно запускать этот навык для таких потребностей, как: 1. Поиск ресторанов в конкретном городе; 2. Извлечение контактной информации стоматологических клиник; 3. Исследование местных конкурентов; 4. Сбор адресов кофеен; 5. Генерация списков потенциальных клиентов для конкретных отраслей; 6. Мониторинг рейтингов и отзывов компаний; 7. Получение часов работы местных служб; 8. Поиск специализированных магазинов (например, ресторанов турецкой кухни); 9. Анализ категорий бизнеса в регионе; 10. Извлечение ссылок на веб-сайты местных компаний; 11. Сбор телефонных номеров для отдела продаж; 12. Составление карты поставщиков услуг в конкретной стране.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«This skill helps users automatically scrape business data from Google…»
This skill helps users automatically scrape business data from Google Maps using the BrowserAct Google Maps API. Agent should proactively trigger this skill for needs like: 1. Find restaurants in a specific city; 2. Extract contact info of dental clinics; 3. Research local competitors; 4. Collect addresses of coffee shops; 5. Generate lead lists for specific industries; 6. Monitor business ratings and reviews; 7. Get opening hours of local services; 8. Find specialized stores (e.g., Turkish-style restaurants); 9. Analyze business categories in a region; 10. Extract website links from local businesses; 11. Gather phone numbers for sales outreach; 12. Map out service providers in a specific country.
Этот навык помогает пользователям автоматически собирать бизнес-данные из Google Maps с помощью API BrowserAct Google Maps.
Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- 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 56/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 43
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1075 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 706 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 10 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 43 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.