SKILLEMALL.ai

BC design-system

Создайте систему дизайна из существующей кодовой базы или аудируйте ее на визуальную согласованность: извлеките токены (цвета, типографику, интервалы, тени) в design-tokens.json и пользовательские свойства CSS с обоснованием в DESIGN.md и интерактивным HTML-предварительным просмотром, оцените UI по 10 параметрам и отметьте паттерны AI-slop. Используйте при запуске системы дизайна, аудите визуальную согласованность перед редизайном или проверке PR, который затрагивает стилизацию.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generate a design system from an existing codebase or audit one for vi…»

Generate a design system from an existing codebase or audit one for visual consistency: extract tokens (colors, typography, spacing, shadows) into design-tokens.json and CSS custom properties with DESIGN.md rationale and an interactive HTML preview, score the UI across 10 dimensions, and flag AI-slop patterns. Use when starting a design system, auditing visual consistency before a redesign, or reviewing a PR that touches styling.

affaan-m/everything-claude-code Agent Skills автор: affaan-m MIT 1 файл тело ≈ 573 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 23 ч назад

Создайте систему дизайна из существующей кодовой базы или аудируйте ее на визуальную согласованность: извлеките токены (цвета, типографику, интервалы, тени) в…

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторДизайнтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
82
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
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
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: design-system (affaan-m/everything-claude-code)

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: 1. 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 53/100

    • 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
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 5
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 573 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
    • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 433 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 5 пунктов
    • +4Есть примеры (6 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.