yelp-automation
von ComposioHQyelp-automation ist ein Claude Skill für Yelp-Workflows über Composio Rube MCP. Er leitet Agenten an, aktuelle Tools zu suchen, die Yelp-Verbindung zu prüfen und Aufgaben mit den zurückgegebenen Schemas auszuführen.
Dieser Skill erreicht 66/100 Punkte und ist damit für eine Aufnahme ins Verzeichnis akzeptabel, aber eingeschränkt. Nutzer des Verzeichnisses erhalten genügend Hinweise, um zu verstehen, dass er Agenten dabei hilft, Yelp-bezogene Anfragen über Composios Rube MCP mit Verbindungsprüfung und Tool-Erkennung zu routen. Sie sollten jedoch eher einen schlanken Wrapper erwarten als eine vollständig eigenständige Yelp-Workflow-Bibliothek.
- Gültiges Skill-Frontmatter weist die Trigger-Domäne klar als Yelp-Automatisierung über Rube MCP aus und deklariert die erforderliche MCP-Abhängigkeit `rube`.
- Voraussetzungen und Einrichtungsschritte erklären, dass Rube MCP verbunden sein muss, die Yelp-Autorisierung ACTIVE sein muss und `RUBE_SEARCH_TOOLS` vor Workflows aufgerufen werden sollte.
- Das zentrale Workflow-Muster gibt Agenten eine wiederholbare Abfolge: Tools ermitteln, die Yelp-Verbindung prüfen und anschließend mit aktuellen Schemas ausführen, statt veraltete Parameter zu erraten.
- Konkrete Yelp-Aktionen und Schemas sind im Repository nicht dokumentiert; der Skill stützt sich auf die Live-Erkennung per `RUBE_SEARCH_TOOLS`, um aktuelle Tool-Slugs, Eingaben und mögliche Stolperstellen zu finden.
- Es gibt keine Supportdateien, Skripte, README oder Installationsbefehle. Die Nutzung setzt daher voraus, dass Anwender bereits mit der Konfiguration von Rube MCP und Yelp-Verbindungen vertraut sind.
Überblick über den yelp-automation skill
Wofür yelp-automation gedacht ist
yelp-automation ist ein Claude skill, mit dem Yelp-bezogene Workflows über Composio’s Rube MCP server ausgeführt werden können. Statt eine bestimmte Yelp API-Struktur fest zu verdrahten, weist der Skill den Agenten an, zuerst die aktuellen Yelp-Tools zu ermitteln, die Yelp-Verbindung zu prüfen und die Aufgabe anschließend mit dem von Rube zurückgegebenen Schema auszuführen.
Nutzen Sie yelp-automation, wenn ein Agent Yelp-Vorgänge innerhalb eines umfassenderen Workflow Automation-Setups übernehmen soll – besonders dann, wenn sich Tool-Verfügbarkeit oder Eingabeschemas ändern können.
Am besten passende Nutzer und Aufgaben
Der yelp-automation skill eignet sich am besten für Nutzer, die bereits Claude oder einen anderen MCP-fähigen Client einsetzen und Yelp-Aktionen in wiederholbare Workflows einbinden möchten. Typische Aufgaben sind, das passende Yelp-Tool für einen Anwendungsfall zu finden, zu prüfen, ob eine Yelp-Verbindung aktiv ist, und einen Yelp-Vorgang nach der Schema-Ermittlung sicher auszuführen.
Besonders nützlich ist der Skill für Operators, Automation Builder, lokale Unternehmensrecherche und Entwickler von Agenten-Workflows, die Tool-gestützte Ausführung dem manuellen Durchsuchen von Yelp vorziehen.
Was diesen Skill unterscheidet
Das wichtigste Unterscheidungsmerkmal ist das Muster „erst Tools suchen“. Der Skill geht nicht von statischen Yelp-Toolnamen oder festen Eingaben aus. Er verlangt RUBE_SEARCH_TOOLS vor der Ausführung, damit der Agent die aktuellen Tool-Slugs, Schemas, Ausführungspläne und Fallstricke verwenden kann, die Rube zurückgibt.
Dadurch ist yelp-automation zuverlässiger als ein allgemeiner Prompt wie „use Yelp to find businesses“, weil der Agent vor der eigentlichen Aufgabe eine Verbindungsprüfung und Tool-Ermittlung durchläuft.
Wichtige Einschränkungen vor der Einführung
Dies ist kein eigenständiger Yelp-Scraper, kein Browser-Automation-Skript und kein direkter Yelp API-Wrapper. Der Skill erfordert Rube MCP und eine aktive Yelp Toolkit-Verbindung über Composio. Der Repository-Pfad enthält nur SKILL.md, der Skill ist also bewusst schlank: Lesen Sie die Quelle vor der Installation, erwarten Sie aber keine Hilfsskripte, Beispiele oder mitgelieferten Referenzdaten.
So verwenden Sie den yelp-automation skill
Installation von yelp-automation und Setup-Kontext
Installieren Sie den Skill aus dem Composio skills repository:
npx skills add ComposioHQ/awesome-claude-skills --skill yelp-automation
Fügen Sie anschließend Rube MCP über folgende Adresse zu Ihrer Client-Konfiguration hinzu:
https://rube.app/mcp
Bevor Sie Yelp-Aufgaben anfragen, prüfen Sie, ob der MCP server RUBE_SEARCH_TOOLS bereitstellt. Der Skill erwartet außerdem, dass Sie RUBE_MANAGE_CONNECTIONS mit dem Toolkit yelp verwenden. Wenn die Verbindung nicht ACTIVE ist, folgen Sie dem zurückgegebenen Autorisierungslink und prüfen Sie den Status erneut, bevor Sie einen Yelp-Workflow ausführen.
Welche Eingaben der Skill benötigt
Eine schwache Anfrage wäre: „Find restaurants on Yelp.“ Eine stärkere Nutzung von yelp-automation nennt dem Agenten Aufgabe, Standort, Filter, Ausgabeformat und Grenzen:
Use yelp-automation to find highly rated Italian restaurants in Austin, Texas. First discover the current Yelp tools through Rube, confirm the Yelp connection is active, then return up to 10 results with name, rating, review count, price if available, Yelp URL, neighborhood, and a short reason each result matches. Do not invent missing fields.
Für Business-Lookups oder review-orientierte Aufgaben sollten Sie bekannte Identifikatoren, Unternehmensname, Stadt, Kategorie, Datumsbereich, Ranking-Präferenz und die gewünschte Ausgabeform ergänzen – also ob Sie die rohe Tool-Ausgabe oder eine bereinigte Tabelle benötigen.
Praktischer Ablauf für die Ausführung
Lesen Sie zuerst composio-skills/yelp-automation/SKILL.md. In diesem Skill-Ordner gibt es keine zusätzlichen README.md, rules/, resources/ oder Skripte; die Quelldatei ist daher die zentrale Betriebsanleitung.
Ein sinnvoller Ausführungsablauf ist:
- Bitten Sie den Agenten,
RUBE_SEARCH_TOOLSmit Ihrem konkreten Yelp-Anwendungsfall aufzurufen. - Verwenden Sie die zurückgegebene Session ID weiter, sofern möglich.
- Bitten Sie ihn,
RUBE_MANAGE_CONNECTIONSfüryelpaufzurufen. - Wenn die Verbindung aktiv ist, führen Sie das ausgewählte Rube-Tool mit exakt dem Schema aus, das bei der Ermittlung zurückgegeben wurde.
- Fordern Sie eine knappe Ergebniszusammenfassung sowie alle rohen IDs an, die für Folgeschritte benötigt werden.
Diese Reihenfolge ist wichtig, weil Rube andere Toolnamen oder Pflichtfelder zurückgeben kann, als Sie erwarten.
Prompt-Muster für bessere Ergebnisse mit yelp-automation
Für zuverlässige yelp-automation in Workflow Automation sollten Prompts Ermittlung, Ausführung und Formatierung klar trennen:
Discover the available Yelp tools for searching local businesses near
94103. Check the Yelp connection. If active, run the appropriate tool for “coffee shops open now with at least 4 stars.” Return a markdown table with name, rating, review count, address, phone, Yelp URL, and any missing fields markedUnavailable. Explain which Rube tool was selected and why.
Das verbessert die Ausgabequalität, weil der Agent genug Kontext hat, um das richtige Tool auszuwählen, Schema-Raten zu vermeiden und Daten zu liefern, die Ihr nachgelagerter Workflow parsen kann.
FAQ zum yelp-automation skill
Ist yelp-automation ein Yelp API-Client?
Nein. yelp-automation ist ein Skill, der einen MCP-fähigen Agenten dabei anleitet, Composio’s Yelp toolkit über Rube MCP zu verwenden. Die eigentlichen Tools, Schemas und Autorisierung laufen über Rube, nicht über Code, der in diesem Skill mitgeliefert wird.
Wann sollte ich diesen Skill nicht verwenden?
Verwenden Sie ihn nicht, wenn Sie einen Offline-Datensatz, High-Volume-Scraping, direkte Kontrolle über Yelp API-Zugangsdaten oder garantierte Felder unabhängig vom aktuellen Toolkit-Schema von Rube benötigen. Er passt auch schlecht, wenn Ihr Client keine Verbindung zu MCP servers herstellen kann oder wenn Sie die Yelp-Verbindung nicht autorisieren können.
Warum ist er besser als ein gewöhnlicher Prompt?
Ein gewöhnlicher Prompt kann das Modell dazu bringen, aus dem Gedächtnis über Yelp zu schließen oder uneinheitlich zu browsen. Der yelp-automation skill erzwingt einen Tool-first-Workflow: aktuelle Yelp-Tools ermitteln, Verbindungsstatus prüfen und mit dem zurückgegebenen Schema ausführen. Das reduziert halluzinierte Tool-Aufrufe und macht den Workflow leichter wiederholbar.
Ist der yelp-automation skill anfängerfreundlich?
Er ist anfängerfreundlich, wenn Sie die Grundlagen von MCP bereits verstehen. Das Setup ist kurz, aber Nutzer müssen sicher damit umgehen können, Tool-Verfügbarkeit zu prüfen, eine Verbindung zu autorisieren und den Agenten anzuweisen, zurückgegebene Schemas zu verwenden. Einsteiger sollten mit einer einfachen Suchaufgabe beginnen, bevor sie Yelp-Ergebnisse in größere Automationen einbinden.
So verbessern Sie den yelp-automation skill
yelp-automation-Prompts mit klareren Einschränkungen verbessern
Den größten Qualitätsgewinn bringen präzise Aufgabenbeschränkungen. Nennen Sie Standort, Kategorie, Ergebnisanzahl, Ranking-Kriterien, Pflichtfelder und den Umgang mit fehlenden Werten. „top-rated dentists in Denver“ ist zum Beispiel weniger nützlich als „return 15 dentists within Denver, sorted by rating then review count, with phone, address, Yelp URL, and Unavailable for missing fields.“
Häufige Fehlerquellen vermeiden
Häufige Probleme sind das Überspringen von RUBE_SEARCH_TOOLS, das Annehmen eines veralteten Schemas, das Ausführen von Yelp-Aktionen vor Aktivierung der Verbindung oder das Anfordern von Feldern, die das ausgewählte Tool gar nicht zurückgibt. Sagen Sie dem Agenten ausdrücklich: „Do not execute until tool discovery and connection check are complete,“ und „Use only fields present in the tool response.“
Nach der ersten Ausgabe iterieren
Verbessern Sie den Workflow nach dem ersten Lauf, indem Sie Deduplizierung, strengere Filter, rohe Identifikatoren für Folgeaufrufe oder eine andere Ausgabeform anfordern. Wenn die Ergebnisse zu dünn ausfallen, erweitern Sie Radius, Kategorie oder Preisfilter. Wenn die Ergebnisse zu breit sind, ergänzen Sie Stadtviertel, Open-now-Status, Mindestanzahl an Bewertungen oder Unternehmensattribute.
Verbesserungen, die Maintainer ergänzen könnten
Der yelp-automation skill wäre stärker mit einem kleinen Beispielabschnitt zu gängigen Yelp-Workflows, Beispiel-Prompts, erwarteter RUBE_SEARCH_TOOLS-Nutzung und Troubleshooting-Hinweisen für inaktive Verbindungen. Ein kurzer Abschnitt „Wann nicht verwenden“ und beispielhafte Ausgabetabellen würden Nutzern ebenfalls helfen, schneller zu entscheiden, ob sie den Skill installieren sollten.