SKILLEMALL.ai

BC threejs-lighting

Типы источников света и физические единицы, карты теней, освещение HDR-окружением, световые зонды и производительность освещения в WebGL или с WebGPU и TSL. Используйте при добавлении или настройке источников света, исправлении теней, настройке освещения на основе изображений или затемнении карты окружения.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Light types and physical units, shadow maps, HDR environment lighting,…»

Light types and physical units, shadow maps, HDR environment lighting, light probes, and lighting performance, on WebGL or with WebGPU and TSL. Use when adding or tuning lights, fixing shadow acne, setting up image-based lighting, or dimming an environment map.

CloudAI-X/threejs-skills Agent Skills автор: CloudAI-X MIT 1 файл тело ≈ 5 776 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 3 ч назад

Типы источников света и физические единицы, карты теней, освещение HDR-окружением, световые зонды и производительность освещения в WebGL или с WebGPU и TSL.

Как процесс C 50/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ПроцедураРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
74
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
50/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 5776 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 171, 460, 461, 470): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

Процессный рейтинг: все десять параметров 50/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (node), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5776 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 24
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • low Разделов верхнего уровня: 16. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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 261 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 21 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 24 пунктов
  • +4Есть примеры (22 блоков кода)

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