SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BB unsplash-asset-images

Используйте, когда вам нужно выбрать высококачественные изображения Unsplash для продуктовых/дизайнерских активов (аватары, портреты, большие фоны для веб-сайтов и абстрактные обои) и получить реальные URL-адреса Unsplash плюс практические инструкции по созданию правильных разрешений и соотношений сторон (1:1, 4:5, 3:4, 16:9, 9:16).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when you need to pick high-quality Unsplash images for product/des…»

Use when you need to pick high-quality Unsplash images for product/design assets (avatars, headshots, portraits, large website backgrounds, and abstract wallpapers) and output real Unsplash URLs plus practical instructions for producing the right resolutions and aspect ratios (1:1, 4:5, 3:4, 16:9, 9:16).

MengTo/Skills Agent Skills автор: MengTo MIT 3 файла тело ≈ 1 172 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 4 дн назад

Используйте, когда вам нужно выбрать высококачественные изображения Unsplash для продуктовых/дизайнерских активов (аватары, портреты, большие фоны для…

Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, входы и предусловия, повторный запуск

ПроцедураИнфраструктураМаркетингтип 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
B
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
83
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
65/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 65/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 49
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1172 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)
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 305 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 49 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.