SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CC build-games-and-playful-experiences

Создание, изменение, диагностика и проверка 2D-игр и интерактивных развлечений, ориентированных на активность игрока. Используется для 2D-игр с правилами/действиями/головоломками, интерактивных игрушек, повествовательных исследований, ритмических игр, генеративных развлечений и локальных многопользовательских игр; выбирает специализированные среды выполнения и инструменты контента по подтипу, проверяет механику, управление, контент, звук, доступность, платформу и ценность для игрока, а не выдает прохождение как веселье, справедливость или реиграбельность.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«构建、重构、诊断和验证以玩家能动性为核心的二维游戏与趣味体验。用于二维规则/动作/益智游戏、互动玩具、叙事探索、节奏体验、生成体验和本地多人…»

构建、重构、诊断和验证以玩家能动性为核心的二维游戏与趣味体验。用于二维规则/动作/益智游戏、互动玩具、叙事探索、节奏体验、生成体验和本地多人；按子型选择专业运行时与内容工具，分别验证机制、手感、内容、音频、可访问性、平台和玩家价值，且不以工程通过冒充好玩、公平或复玩价值。

EverMind-AI/Raven Agent Skills автор: EverMind-AI Apache-2.0 3 файла тело ≈ 1 417 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Создание, изменение, диагностика и проверка 2D-игр и интерактивных развлечений, ориентированных на активность игрока.

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: 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) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
C
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 44
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1417 токенов

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
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 136 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 13 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 44 пунктов
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.