SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AB Arabic UI Localization Reviewer Skill

Проверка локализации интерфейса арабских приложений и веб-сайтов на соответствие RTL-макету, качество перевода, единообразие терминологии, тон и готовность к запуску.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Review Arabic app and website UI localization for RTL layout, translat…»

Review Arabic app and website UI localization for RTL layout, translation quality, terminology consistency, tone, and launch readiness.

ClawHub Hermes автор: Kw.Hades- Creative Labs v0.1.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 1 448 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 28 ч назад

Проверка локализации интерфейса арабских приложений и веб-сайтов на соответствие RTL-макету, качество перевода, единообразие терминологии, тон и готовность к…

Как процесс B 70/100 · Почти готов — слабые места: ошибки и развилки, согласованность

АнализаторТексты и документыДизайнтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
74
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
70/100
Почти готов
Ошибки и развилки вес 10
0
Согласованность вес 8
40
Результат и критерий готовности вес 14
60
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-long-hermes description 135 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой)
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "generated"

Процессный рейтинг: все десять параметров 70/100

  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (Arabic UI Localization Reviewer Skill) не совпадает с папкой (arabic-ui-localization-reviewer-skill)
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 85Шаги. Шагов: 54, расплывчатых формулировок: 2
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1448 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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)
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 135 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 17 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 54 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a straightforward Arabic localization review skill with no executable code, persistence, credential collection, or hidden high-impact behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 8 июн. 2026 г.