SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC editorial-service-booking

Создайте или переработайте веб-сайты для сервисов по записи на прием для салонов, парикмахерских, спа, велнес-студий, клиник и брендов гостеприимства. Используйте для теплых редакционных макетов, шрифтов с засечками для идентификации, документальных портретных кадров, спокойных селекторов процедур, бронирования с учетом местоположения и операционных состояний, которые остаются элегантными и надежными.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Create or redesign appointment-based service websites for salons, barb…»

Create or redesign appointment-based service websites for salons, barbers, spas, wellness studios, clinics, and hospitality brands. Use for warm editorial layouts, serif-led identity, documentary portrait crops, calm treatment selectors, location-aware booking, and operational states that remain elegant and trustworthy.

MengTo/Skills Agent Skills автор: MengTo MIT 5 файлов тело ≈ 1 010 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 3 дн назад

Создайте или переработайте веб-сайты для сервисов по записи на прием для салонов, парикмахерских, спа, велнес-студий, клиник и брендов гостеприимства.

Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторМаркетингтип 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
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
58/100
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

    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: 5. 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 58/100

    • 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
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 48
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1010 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

    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 321 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 48 пунктов

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