SKILLEMALL.ai

BD Game

Мгновенный движок игрового дизайна для ИИ-агентов. Опишите любую игровую концепцию одним предложением и получите полный игровой дизайн. Настольные игры, карточные игры, игры для вечеринок, игры для классной комнаты, игры для тимбилдинга, питьевые игры, детские игры, концепции видеоигр. Полные правила, компоненты, количество игроков, условия победы и вариации. Также разрабатывает системы геймификации для реальных целей, таких как фитнес, обучение, экономия денег или формирование привычек. Введите идею, получите игру, в которую можно играть сегодня.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«The instant game design engine for AI agents. Describe any game concep…»

The instant game design engine for AI agents. Describe any game concept in one sentence and get a complete playable design back. Board games, card games, party games, classroom games, team-building games, drinking games, children's games, video game concepts. Full rules, components, player counts, win conditions, and variations. Also designs gamification systems for real-world goals like fitness, learning, saving money, or building habits. Input an idea, get a game you can play tonight.

ClawHub Agent Skills автор: AGIsearch v2.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 2 375 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Мгновенный движок игрового дизайна для ИИ-агентов.

Как процесс D 36/100 · Процесс не доведён — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, когда включается

ГенераторМедиа и видеоЛичная продуктивностьтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
84/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
60
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
36/100
Процесс не доведён
Шаги вес 15
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 36/100

  • 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2375 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)
  • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 491 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 12 заголовков

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 60.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a markdown-only game design skill with a broad trigger, but it does not request tools, credentials, persistence, or system access.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 11 сент. 2026 г.