SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CF design-brand-identities

Создание, редактирование, расширение, миграция или диагностика фирменного стиля для организации, продукта, услуги, места, культурного проекта или отдельного лица, с предоставлением набора убедительных примеров фирменного стиля (первый экран официального сайта, магазин, упаковка, визитная карточка, соцсети и т. д.) и папки с примерами фирменных инструментов (направление логотипа, цветовая палитра, рекомендации по шрифтам, тональность изображений, информационные элементы, референс-дизайн, руководство), чтобы пользователь мог увидеть, как выглядит реализованный фирменный стиль. Используется для названия и логотипа, графического знака, основного стиля, системы применения, архитектуры бренда, обновления и динамической идентификации; подчеркивает минимальную систему, согласованность и реалистичность. Не используется для отдельных значков функций, полного шрифтового проекта, одноразовых маркетинговых изображений или представления изысканного веб-сайта как самого бренда.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«为组织、产品、服务、场所、文化项目或个人创建、编辑、扩展、迁移或诊断品牌识别，交付一组以假乱真的品牌示例（官网首屏、门店、包装、名片、社媒等…»

为组织、产品、服务、场所、文化项目或个人创建、编辑、扩展、迁移或诊断品牌识别，交付一组以假乱真的品牌示例（官网首屏、门店、包装、名片、社媒等最终效果）和一个示例级品牌工具包文件夹（标志方向、色表、字体建议、图像调子、信息要素、参考设计、指南），让用户直接看到品牌做出来是什么样。用于名称与字标、图形标、核心识别、应用系统、品牌架构、焕新迁移与动态身份；强调最小系统、一致性与真实感。不用于单个功能图标、完整字体工程、一次性营销画面或把精致网页当作品牌本身。

EverMind-AI/Raven Agent Skills автор: EverMind-AI Apache-2.0 7 файлов тело ≈ 3 365 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Создание, редактирование, расширение, миграция или диагностика фирменного стиля для организации, продукта, услуги, места, культурного проекта или отдельного…

Как процесс F 33/100 · Процесс не описан — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/brand-examples/page-1.jpg, references/brand-kits/page-1.jpg, references/svg-and-vector.md

ПроцедураМаркетингтип 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
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
64
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
33/100
Процесс не описан
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/brand-examples/page-1.jpg, references/brand-kits/page-1.jpg, references/svg-and-vector.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 7. 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")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/brand-examples/page-1.jpg
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/brand-kits/page-1.jpg
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/svg-and-vector.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: assets/generated/

Процессный рейтинг: все десять параметров 33/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/brand-examples/page-1.jpg, references/brand-kits/page-1.jpg, references/svg-and-vector.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 4 файла(ов): references/brand-examples/page-1.jpg, references/brand-kits/page-1.jpg, references/svg-and-vector.md
  • 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
  • 100Шаги. Шагов: 54
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3365 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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 228 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 19 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 54 пунктов
  • +4Есть примеры (5 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 64.