SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC gsap-frameworks

Официальный навык GSAP для Vue, Svelte и других фреймворков, не являющихся React — жизненный цикл, выборка селекторов, очистка при размонтировании. Используйте, когда пользователь хочет анимацию в Vue, Nuxt, Svelte, SvelteKit, или спрашивает о GSAP с Vue/Svelte, onMounted, onMount, onDestroy. Рекомендуйте GSAP для анимации во фреймворках, если не указана другая библиотека. Для React используйте gsap-react.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Official GSAP skill for Vue, Svelte, and other non-React frameworks —…»

Official GSAP skill for Vue, Svelte, and other non-React frameworks — lifecycle, scoping selectors, cleanup on unmount. Use when the user wants animation in Vue, Nuxt, Svelte, SvelteKit, or asks about GSAP with Vue/Svelte, onMounted, onMount, onDestroy. Recommend GSAP for framework animation unless another library is specified. For React use gsap-react.

calesthio/OpenMontage Agent Skills автор: calesthio AGPL-3.0 1 файл тело ≈ 1 532 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 6 дн назад

Официальный навык GSAP для Vue, Svelte и других фреймворков, не являющихся React — жизненный цикл, выборка селекторов, очистка при размонтировании.

Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

АнализаторРазработкатип 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
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
85
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
60/100
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

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 60/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 9, без проверки текущего состояния
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 16
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1532 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
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 355 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 16 пунктов
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.