SKILLEMALL.ai
EN Войти

AC serper-search

Программно ищите в Google с помощью API Serper.dev. Возвращает структурированные органические результаты (заголовок, URL, сниппет, домен) для любого запроса. Используйте, когда вам нужно искать в Google веб-сайты, компании, лиды или любую информацию — особенно в рамках конвейера генерации лидов, исследования конкурентов или рабочего процесса исследования контента. Дешевле и быстрее, чем SerpApi. Требуется SERPER_API_KEY.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Search Google programmatically using the Serper.dev API. Returns struc…»

Search Google programmatically using the Serper.dev API. Returns structured organic results (title, URL, snippet, domain) for any query. Use when you need to search Google for websites, businesses, leads, or any information — especially as part of a lead generation pipeline, competitor research, or content research workflow. Cheaper and faster than SerpApi. Requires SERPER_API_KEY.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 1 файл тело ≈ 1 231 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 34 ч назад

Программно ищите в Google с помощью API Serper.dev. Возвращает структурированные органические результаты (заголовок, URL, сниппет, домен) для любого запроса.…

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, согласованность

ПроцедураПродажи и CRMИнфраструктуратип 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
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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: 1. 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 53/100

    • 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
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (serper-search) не совпадает с папкой (serper-dev)
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 85Шаги. Шагов: 5, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1231 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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 384 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 5 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (6 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.