SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC checkout-ux

Используйте при проверке корзины, оформления заказа или формы оплаты — например, «проверь мое оформление заказа», «уменьшить отток при оформлении заказа», «оформление заказа для гостей или принудительная регистрация», «слишком много полей в форме», «Apple Pay», «неожиданная стоимость доставки или налога в конце», «поле купона убивает конверсию», «форма оплаты на мобильном», «люди бросают на этапе оплаты».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when reviewing a cart, checkout, or payment form — e.g. "review my…»

Use when reviewing a cart, checkout, or payment form — e.g. "review my checkout", "reduce checkout drop-off", "guest checkout or force an account", "too many form fields", "Apple Pay", "shipping or tax surprise at the end", "coupon field killing conversion", "payment form on mobile", "people abandon at payment".

checkout-page/ecommerce-skills Agent Skills автор: checkout-page 2 файла тело ≈ 1 487 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 3 дн назад

Используйте при проверке корзины, оформления заказа или формы оплаты — например, «проверь мое оформление заказа», «уменьшить отток при оформлении заказа»…

Как процесс C 64/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, ошибки и развилки, повторный запуск

АнализаторТорговлятип 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
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
64/100
Есть пробелы
Ошибки и развилки вес 10
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: 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 64/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 85Шаги. Шагов: 24, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1487 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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 9 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 313 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 24 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.