submit-product-directories-v1-batch
SPD V1 Batch. Process large, user-supplied sets of legitimate product, software, startup, app, and AI-tool directory URLs across Windows, macOS, and Linux-capable environments through normalization, deduplication, execution sharding, verification-first queues, authorization-contr
供給アセットの概要
コーディングと開発 Agent
コードレビュー、リポジトリ分析、テスト、CI、GitHub、DevOps、開発ワークフロー向けのスキルです。
シナリオ
GitHub automation
I need my agent to triage GitHub issues, review pull requests, and summarize repository changes.
Agent 適合
Claude Code + Cursor + Browser agents
Codex、Claude Code、Cursor、CLI、またはカスタム Agent に対応します。
インストール
準備完了
npx skills add flaqai/backlink_skills --skill submit-product-directories-v1-batch
メンテナンス
新しい
最終プッシュから 2 日
リスク
要レビュー
Dependency or permission surface needs review
GitHub 品質
483
74/100 品質 · 72/100 信頼
対象タグ
レビュー注記
Dependency or permission surface needs review · Permission surface may require sandboxing
Agent 導入スコアカード
信頼、監査、インストール準備状況を一目で確認
公開リポジトリのメタデータ、OpenAgentSkill のレビューシグナル、保守の鮮度、インストール準備状況を組み合わせたスコアです。候補選定の目安であり、人によるレビューの代替ではありません。
品質
強い本番ワークフローの候補に値する堅実な選択肢です。
信頼
サンドボックス限定信頼シグナルが不足または混在する有用な候補です。結果ループがタスク適合を示すまで、隔離されたワークスペースで使用してください。
監査
要レビューインストール準備、安全メタデータ、保守、採用リスクの機械可読なレビュー。
OpenAgentSkill Trust Score v5
インストール前に人のレビュー
実作業で使う前に、サンドボックスでのみ実行し、近い代替と比較してください。
スター
GitHub スター 483
リポジトリ活動
スター 483、フォーク 175
メンテナンス
最終プッシュから 2 日
ライセンス
MIT
インストール
npx skills add flaqai/backlink_skills --skill submit-product-directories-v1-batch
インストール安全性
標準パッケージまたはランタイムのインストールパス
権限範囲
secrets or environment access, shell or command execution
Agent の成果
Agent の成果データはまだありません
ドキュメント
Usable metadata, review docs
リスク概要
本番前にレビュー
- Quality score needs review
- Permission surface needs review: secrets or environment access, shell or command execution
- Dependency/runtime risk: command execution surface, credential or environment access
- Permission surface: secrets or environment access, shell or command execution
インストール準備状況
インストールパスを利用可能
- インストールパスを利用できます
- リポジトリの根拠を利用できます
- ライセンスが明示されています
- Agent-Proven の成果エビデンスはまだありません
Agent 可読メタデータ
このスキルの機械可読な判断データ。
このブロックまたは埋め込み JSON を使い、Agent がこのスキルをインストールすべきか、代替を選ぶべきか、先に人のレビューを求めるべきかを判断できます。
適したタスク
- GitHub automation ワークフロー
- Claude Code チーム
- builders willing to evaluate younger projects
- Inspect repository metadata
適した Agent
インストール判断
- コマンド
- npx skills add flaqai/backlink_skills --skill submit-product-directories-v1-batch
- ポリシー
- ブロック
- 人によるレビュー
- はい
信頼とリスク
- 信頼
- 64/100
- 監査
- 79/100
- リスクレベル
- 要レビュー
成果ループ
- エンドポイント
- /api/agent/outcome
- イベント ID
- resolve
- 成果
- 5
インストールコマンド
npx skills add flaqai/backlink_skills --skill submit-product-directories-v1-batch使わない場合
- ベンダー提供の SLA が必要なチーム
- 内部セキュリティレビューのない高コンプライアンス環境
- 現在のメタデータに重大なリスクシグナルはありません
- 高リスク権限のヒント: Shell or command execution, Secrets or environment access
- Dependency or permission surface needs review
代替スキル
Frontend Design
171.1K スター
npx skills add anthropics/skills --skill frontend-design
代替スキル
Taste Skill: Anti-Slop Frontend
79.4K スター
npx skills add Leonxlnx/taste-skill --skill design-taste-frontend
代替スキル
Canvas Design
171.1K スター
npx skills add anthropics/skills --skill canvas-design
代替スキル
Anthropic Brand Guidelines
171.1K スター
npx skills add anthropics/skills --skill brand-guidelines
Agent セーフティ v2
35/100 · 自動インストールを避ける
This skill should not be selected by an agent without explicit human security review.
Do not auto-install. Inspect the source, dependencies, and permission surface first.
高
Shell またはコマンド実行
Skill メタデータに端末、CLI、Shell、サブプロセス、またはコマンド実行のワークフローが含まれます。
中
Browser automation
Skill may drive a browser or interact with web pages.
中
ネットワークアクセス
Skill はリモートページ、API、リポジトリ、外部サービスにアクセスする可能性があります。
高
Secrets or environment access
Skill metadata references credentials, tokens, environment variables, or secret-bearing workflows.
- 高リスク権限のヒント: Shell or command execution, Secrets or environment access
- Dependency or permission surface needs review
インストール先
Agent ワークフローにこのスキルをインストール
公開インストールエンドポイントからコマンド、安全チェックリスト、対象プロンプト、正規リンクを取得します。
OpenAgentSkill CLI
Resolve policy, run the source installer safely, and report a verified install receipt.
$ npx --yes https://github.com/Leon-Drq/openagentskill/releases/download/cli-v0.2.1/openagentskill-0.2.1.tgz install flaqai-submit-product-directories-v1-batchAgent 解決プラン
インストール前に Agent に適合性を検証させます。
Resolve API は第一候補、代替、安全ポリシー、監査メモ、インストール先、Agent がそのまま使えるプロンプトを返します。
JSON を開く
/api/agent/resolve?task=Use%20submit-product-directories-v1-batch%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Resolve テキスト
/api/agent/resolve?task=Use%20submit-product-directories-v1-batch%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium&format=text
インストール引き継ぎ
/api/skills/flaqai-submit-product-directories-v1-batch/install
Agent が確認すべきこと
- Resolve API でタスク適合と代替を確認。
- 監査・信頼スコアと安全ポリシーの警告を確認。
- Codex、Claude Code、Cursor、CLI のインストール先互換性を確認。
プロンプトをコピー
Task: Use submit-product-directories-v1-batch in this workspace.
Resolve first: https://www.openagentskill.com/api/agent/resolve?task=Use%20submit-product-directories-v1-batch%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Review install handoff: https://www.openagentskill.com/api/skills/flaqai-submit-product-directories-v1-batch/install
Install command: npx skills add flaqai/backlink_skills --skill submit-product-directories-v1-batch
Before running it, summarize audit warnings, required permissions, and the fallback skill if install is risky.Agent 引き継ぎ
別のディレクトリではなく、インストール経路を Agent に渡します。
公開インストールエンドポイントからコマンド、安全チェックリスト、対象プロンプト、正規リンクを取得します。
インストール引き継ぎ
/api/skills/flaqai-submit-product-directories-v1-batch/install
LLM テキスト形式
/api/skills/flaqai-submit-product-directories-v1-batch/install?format=text
代替を探す
/api/skills/search?q=submit-product-directories-v1-batch&limit=3
Agent プロンプト
Use submit-product-directories-v1-batch for this task. Review https://www.openagentskill.com/api/skills/flaqai-submit-product-directories-v1-batch/install, then install with: npx skills add flaqai/backlink_skills --skill submit-product-directories-v1-batchRegistry メタデータ
自動スキル選択用の Agent 可読プロファイル。
Registry API 経由で判断、信頼、監査、ユースケース、インストールのシグナルを提供し、UI をスクレイピングせずに Agent が順位付けできます。
Manifest
/api/registry/manifest/flaqai-submit-product-directories-v1-batch
LLM テキスト
/api/registry/manifest/flaqai-submit-product-directories-v1-batch?format=text
インストール別名
/api/registry/install/flaqai-submit-product-directories-v1-batch
推奨
/api/registry/recommend?task=Use%20submit-product-directories-v1-batch%20in%20an%20agent%20workflow&limit=3
Agent 適合
GitHub automation
プラットフォーム
Claude Code, Cursor, Browser agents
Agent 判断パネル
Companion skill for GitHub automation
本番採用前にこのスキルを候補化し、近い代替と比較してください。
スタック内の役割
補助スキル
主な適合
GitHub automation
信頼ラベル
有力候補
インストールパス
コマンド準備済み
使う場面
- GitHub automation ワークフロー
- Claude Code チーム
- builders willing to evaluate younger projects
根拠
- 最近のリポジトリ活動
- インストールコマンドまたは GitHub リポジトリが利用可能
- 品質プロファイル 74/100
- OpenAgentSkill エンゲージメント 13 件
先にレビュー
- 現在のメタデータに重大なリスクシグナルはありません
実装パス
- 1サンドボックスの Agent にインストールし、GitHub automation タスクを一度最初から最後まで実行します。
- 2Compare output quality, latency, and failure behavior against at least one alternative.
- 3Promote it into production only after reviewing repository permissions, license, and maintenance signals.
信頼プロファイル
サンドボックス限定
信頼シグナルが不足または混在する有用な候補です。結果ループがタスク適合を示すまで、隔離されたワークスペースで使用してください。
GitHub 採用度
情報GitHub スター 483
スター/フォーク活動
情報スター 483、フォーク 175; 現在のメタデータでは Issue 活動を利用できません
最近のメンテナンス
合格最終プッシュから 2 日
ライセンスの明確さ
合格MIT
良いシグナル
- AI レビュー承認済み
- インストールパスを利用できます
- リポジトリの根拠を利用できます
- 最近保守されたリポジトリ
- インストールコマンドに明確な高リスクパターンはありません
- 成果ループは準備済みですが、最初の実行が必要です
インストール前にレビュー
- Quality score needs review
- Permission surface needs review: secrets or environment access, shell or command execution
- Dependency/runtime risk: command execution surface, credential or environment access
- Permission surface: secrets or environment access, shell or command execution
- 実際の Agent 成果レポートはまだありません
- 無人インストールの前に人によるレビューが必要です
推奨アクション
実作業で使う前に、サンドボックスでのみ実行し、近い代替と比較してください。
品質プロファイル
強い Agent ワークフロー向けの候補
本番ワークフローの候補に値する堅実な選択肢です。
ワークフロー適合
このスキルを使うシナリオ
Manage repositories
GitHub automation
I need my agent to triage GitHub issues, review pull requests, and summarize repository changes.
Operate local tools
Local desktop
I need my agent to operate local files and desktop apps in a repeatable workflow.
Investigate faster
Research agents
I need my agent to research a topic, compare sources, and produce a concise report.
ワークフロー適合
完全なワークフローに追加
Find, compare, and synthesize
Research report agent
A workflow for agents that gather sources, compare claims, summarize long material, and draft useful research briefs.
Design, build, test, and ship interfaces
Frontend and UI
A practical workflow for agents that turn product briefs or Figma designs into polished frontend code, review the result, test it in a browser, and prepare a safe deployment.
Operate and verify web apps
Browser QA agent
A workflow for agents that navigate products, fill forms, take screenshots, and verify real user flows across web applications.
代替候補
インストール前に比較
このタスクに適する可能性のある類似スキル。
Frontend Design
Guidance for distinctive, intentional UI design, typography, visual direction, and non-template-like product interfaces.
Taste Skill: Anti-Slop Frontend
Design and implementation guidance for distinctive landing pages, portfolios, product demos, and purposeful redesigns.
Canvas Design
Create original visual art, posters, PNG assets, and PDF documents through a clear design philosophy.
Anthropic Brand Guidelines
Apply Anthropic official brand colors, typography, and visual standards to appropriate Anthropic-related artifacts.
概要
--- name: submit-product-directories-v1-batch description: SPD V1 Batch. Process large, user-supplied sets of legitimate product, software, startup, app, and AI-tool directory URLs across Windows, macOS, and Linux-capable environments through normalization, deduplication, execution sharding, verification-first queues, authorization-controlled form work, idempotent submission, recovery, and truthful throughput reporting. Use when coverage and operational throughput matter more than deep per-site quality analysis. Do not use for ranking manipulation, bulk link spam, invented data, CAPTCHA bypass, paid-link acquisition, forced reciprocal links, or routes prohibited by a site's terms. ---
# SPD V1 Batch — large-batch directory operations
## Version identity
- Canonical name: `SPD V1 Batch`. - Invocation: `$submit-product-directories-v1-batch`. - Optimize for queue throughput, repeatability, verification handling, and recovery across large source lists. - Apply a fast legitimacy gate, not the deeper editorial and referral-value analysis used by `$submit-product-directories-v2-quality`. - Route campaigns requiring careful site selection, durable-placement analysis, or SEO-quality evidence to V2 Quality.
## Load controls
1. Read the verified product profile, brand rules, contact and credential aliases, approved assets, source list, batch authorization, and existing record. 2. Read [references/workflow.md](references/workflow.md) before planning or browser work. 3. Read [references/status-model.md](references/status-model.md) before writing or auditing records. 4. Read [references/browser-control-routing.md](references/browser-control-routing.md) before any browser or app interaction. Run the Windows/macOS/Linux capability preflight and select the backend from the current environment; do not assume a specific browser, operating system, or Computer Use support. 5. Copy [assets/submission-record-template.md](assets/submission-record-template.md) when no V1 Batch record exists.
Never invent product, company, founder, pricing, address, launch, ownership, contact, or legal facts. Keep optional unknowns blank and block required unknowns.
## Apply the batch legitimacy gate
Reject or separate any route that is irrelevant to the product, unavailable, unreleased-only, paid-link-only, forced-reciprocal, a known low-quality directory network, or prohibited for automated form work. Do not select sites because they promise dofollow links, ranking gains, DA/DR, or backlink volume.
Use only the exact brand, product name, or naked canonical URL as public link text. Never request dofollow treatment or use repeated commercial exact-match anchors.
## Build the queue
1. Normalize hostnames and submission routes. Strip tracking parameters from the record while preserving required route parameters in controlled evidence. 2. Derive an idempotency key from platform domain, product canonical ID, account alias, and route. 3. Deduplicate before opening the browser. Never execute an idempotency key that is already submitted, awaiting approval, published, or outcome unknown. 4. Assign stable queue IDs and execution shards. Treat shard size and maximum active tabs as operational settings, not SEO safety thresholds. 5. Classify every site into `direct form`, `account required`, `manual verification`, `email verification`, `paid/reciprocal`, `unavailable`, `ineligible`, or `unknown`. 6. Use batch-scoped authorization only when it names the allowed actions, source-list scope, approver alias, approval time, and expiry. Payments, reciprocal-site changes, DNS changes, and publication outside a directory require separate authorization.
## Run the verification-first pipeline
1. Run a read-only preflight over each shard before entering product-listing fields. 2. Expose the earliest native CAPTCHA, Turnstile, image code, email check, login, or similar safeguard. 3. Attempt only the site's ordinary native automatic verification. Never bypass, outsource, or weaken a safeguard. 4. Move unresolved items to one manual queue and continue processing eligible sites. 5. After the user completes the queue, recheck token validity and process short-lived tokens first. 6. Do not hold more active challenge tabs than the configured browser capacity.
## Execute forms at scale
1. Process only sites that passed the legitimacy gate, authorization check, duplicate check, and verification prerequisite. 2. Reuse approved field variants by length and category, while preserving exact public brand spelling and truthful meaning. 3. Keep newsletters and optional promotions off unless authorized. 4. Review plan, cost, URL, identity, category, agreements, uploads, and verification immediately before submission. 5. Submit sequentially within a browser profile. Record the result before advancing the queue cursor. 6. Never retry an ambiguous final action. Check the account backend, mailbox, and public page first. 7. Save drafts, transient failures, manual actions, and terminal outcomes as distinct states so the campaign can resume without replaying completed work.
## Protect records
- Store aliases and controlled evidence IDs, not passwords, OTPs, recovery codes, cookies, OAuth parameters, magic links, raw session IDs, raw email addresses, phone numbers, or tokenized URLs. - Separate the shareable campaign record from controlled evidence. - Treat a click, registration, draft, cleared form, or generic thank-you URL as insufficient submission evidence.
## Close and measure
Run:
On macOS or Linux:
```bash python3 scripts/audit_submission_record.py path/to/v1-batch-record.md python3 scripts/audit_submission_record.py path/to/v1-batch-record.md --json ```
On Windows, use `py -3` or an equivalent Python 3 launcher:
```powershell py -3 scripts/audit_submission_record.py path\to\v1-batch-record.md py -3 scripts/audit_submission_record.py path\to\v1-batch-record.md --json ```
Report totals by queue state, verification state, shard, and outcome. Measure queue completion rate, verified submissions per operator hour, duplicate avoidance, recovery rate, and unresolved manual workload. Report published listings separately from submitted forms. Do not report submission volume as proof of SEO value.
## Bundled resources
- [references/workflow.md](references/workflow.md): sharding, verification queues, execution, and recovery. - [references/status-model.md](references/status-model.md): record schema and state invariants. - [references/browser-control-routing.md](references/browser-control-routing.md): backend-neutral browser selection, interaction, confirmation, recovery, and evidence rules. - [assets/submission-record-template.md](assets/submission-record-template.md): privacy-safe V1 Batch template. - `scripts/audit_submission_record.py`: batch integrity, secret, duplicate, and state auditor.
技術詳細
- バージョン
- 1.0.0
- ライセンス
- MIT
- 最終更新
- 2026年8月21日
- 公開日
- 2026年8月21日
判断の要約
補助スキル
最近のリポジトリ活動
Agent 実証エビデンス
Agent 実証エビデンス
Resolve、レビュー、インストール、限定実行後の成果レポート。
- 成功率
- —
- 直近の失敗
- —
- 成果
- 0
- 出力品質
- —
- 失敗
- 0
- 非該当
- 0
- インストール数
- 0
- リスクによりブロック
- 0
- 設定が必要
- 0
- 本番
- 0
Agent の実行結果はまだありません。最初の実行では /api/agent/outcome を通じて成功、設定要件、リスクによるブロック、失敗、非該当を報告できます。
成長ループ
共有キット
submit-product-directories-v1-batch 用のシナリオベース草案です。X へ手動投稿できます。
submit-product-directories-v1-batch: SPD V1 Batch. Process large, user-supplied sets of legitimate product, software, startup, app... 483 stars https://www.openagentskill.com/skills/flaqai-submit-product-directories-v1-batch?ref=x
任意:インストールコマンド付きの返信
Listing + install path for submit-product-directories-v1-batch: https://www.openagentskill.com/skills/flaqai-submit-product-directories-v1-batch?ref=x Install: npx skills add flaqai/backlink_skills --skill submit-product-directories-v1-batch
掲載元
Registry により登録
この掲載は公開ソースから登録されており、メンテナー申請が承認されるまで公式として表示されません。
- 作成者
- flaqai
- インデックス作成者
- OpenAgentSkill コミュニティインデックス
帰属は公開リポジトリまたは作成者プロフィールにリンクされています。作成者は掲載を申請して所有権シグナルを更新できます。
このスキルを申請所有者の申請
このスキル掲載を申請
この Registry により登録 掲載は flaqai に帰属していますが、まだ公式として表示されていません。申請すると、確認済み所有者シグナルが追加され、今後の公開、インストール、監査更新の信頼性が高まります。
クリエイター被リンクキット
README にエビデンスバッジを追加
開発者がリポジトリを評価する場所で、正規掲載、現在の信頼・監査シグナル、実際の Agent-Proven エビデンスを表示します。
[](https://www.openagentskill.com/skills/flaqai-submit-product-directories-v1-batch)
[](https://www.openagentskill.com/skills/flaqai-submit-product-directories-v1-batch)
[](https://www.openagentskill.com/skills/flaqai-submit-product-directories-v1-batch/audit)
[](https://www.openagentskill.com/skills/flaqai-submit-product-directories-v1-batch)作者
flaqai
@flaqai
プラットフォーム適合
健全性シグナル
- GitHub スター
- 483
- 品質スコア
- 42/100
- 最終 GitHub プッシュ
- 2026年8月21日
- フレームワークのヒント
- 不明
- OpenAgentSkill 閲覧数
- 13
- インストールコピー数
- 0
- 外部クリック
- 0
コミュニティシグナル
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信頼と安全性
サンドボックス限定
- GitHub 採用度GitHub スター 483情報
- スター/フォーク活動スター 483、フォーク 175; 現在のメタデータでは Issue 活動を利用できません情報
- 最近のメンテナンス最終プッシュから 2 日合格
- ライセンスの明確さMIT合格
- README/SKILL.md の完全性公開メタデータにはより十分な README/SKILL.md の文脈が必要です情報
- 依存関係/ランタイムのリスクcommand execution surface, credential or environment access確認
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