SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AB frontend-design-agency

Используйте при создании, редизайне или расширении фронтенда веб-приложений, которые должны выглядеть готовыми к производству, визуально отличительными и системно спроектированными, а не как общий сгенерированный ИИ UI.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when building, redesigning, or extending web-app frontends that mu…»

Use when building, redesigning, or extending web-app frontends that must look production-ready, visually distinctive, and systemically designed instead of like generic AI-generated UI

ClawHub Agent Skills автор: Alexander Schneider v1.0.1 MIT-0 34 файла тело ≈ 3 255 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Используйте при создании, редизайне или расширении фронтенда веб-приложений, которые должны выглядеть готовыми к производству, визуально отличительными и…

Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, входы и предусловия, отчётность по ходу

ГенераторРазработкаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw 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) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
65/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
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 · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token evaluation_output/evaluation_results.json:115
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "Design System Rules: Mindest-Ebenen Disp…ono",
      детектор

    Просканировано файлов: 34. 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 65/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 157
    • 100Результат и критерий готовности. Формат результата и критерий готовности описаны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3255 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • low Разделов верхнего уровня: 14. 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)
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 183 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 32 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 157 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (15 из 15)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a German-language frontend design workflow skill with local reference assets and no evidence of hidden access, persistence, exfiltration, or destructive behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.