SKILLEMALL.ai

BB build-awwwards-quality-sites

Арт-директируйте и реализуйте отличительные, насыщенные движением маркетинговые, редакционные, портфолио и лендинговые веб-сайты с оригинальными изображениями, вдохновленными референсами, выдающимися героями, хореографией GSAP, одним движком плавной прокрутки, опциональными шейдерами Three.js, честным подбором иконок и логотипов, фото-аватарами, доступностью и защитой производительности. Используйте, когда пользователь запрашивает веб-сайт качества Awwwards, премиальный, кинематографичный, интерактивный, высококонцептуальный или управляемый движением, или явно запрашивает эту визуальную и динамическую систему.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Art-direct and implement distinctive, motion-rich marketing, editorial…»

Art-direct and implement distinctive, motion-rich marketing, editorial, portfolio, and landing websites with original reference-inspired imagery, standout heroes, GSAP choreography, one smooth-scroll engine, optional Three.js shaders, honest icon and logo sourcing, photo avatars, accessibility, and performance safeguards. Use when a user asks for an Awwwards-quality, premium, cinematic, interactive, high-concept, or motion-led website, or explicitly requests this visual and motion system.

MengTo/Skills Agent Skills автор: MengTo MIT 2 файла тело ≈ 1 666 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 4 дн назад

Арт-директируйте и реализуйте отличительные, насыщенные движением маркетинговые, редакционные, портфолио и лендинговые веб-сайты с оригинальными…

Как процесс B 67/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ГенераторДизайнтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
67/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
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: 2. 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 67/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 36
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1666 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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 493 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 36 пунктов

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.