SKILLEMALL.ai

AD figma

Чтение дизайн-ресурсов Figma, генерация кода и интеграция MCP. Охватывает прямые вызовы REST API и возможности MCP Server для рабочих процессов от дизайна к коду. **Использовать, когда**: (1) Чтение структуры файла Figma, компонентов, стилей, переменных (2) Генерация фронтенд-кода из файлов дизайна (React/Vue/HTML) (3) Запись обратно на холст Figma через MCP Server (создание/изменение фреймов, компонентов, переменных) (4) Извлечение дизайн-токенов (цвета, отступы, типографика) для реализации кода (5) Пользователь упоминает "Figma", "файл дизайна", "библиотека компонентов", "от дизайна к коду", "реализация UI" (6) Интеграция с Claude Code / Codex для рабочих процессов "от дизайна к коду"

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Figma design asset reading, code generation, and MCP integration. Cove…»

Figma design asset reading, code generation, and MCP integration. Covers REST API direct calls and MCP Server capabilities for design-to-code workflows. **Use when**: (1) Reading Figma file structure, components, styles, variables (2) Generating frontend code from design files (React/Vue/HTML) (3) Writing back to Figma canvas via MCP Server (create/modify frames, components, variables) (4) Extracting design tokens (colors, spacing, typography) for code implementation (5) User mentions "Figma", "design file", "component library", "design to code", "UI implementation" (6) Integrating with Claude Code / Codex for Design-to-Code workflows

ClawHub Agent Skills автор: 陈源泉 v1.0.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 1 231 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 4 дн назад

Чтение дизайн-ресурсов Figma, генерация кода и интеграция MCP.

Как процесс D 39/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияFigmaРазработкаДизайнтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
90
Качество 40%
96
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
39/100
Процесс не доведён
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

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Утечка данных средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».

Автору

Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.

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 · 2

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 2
    • средняя Утечка данных net-credential-use references/guide-for-agents.md:63
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
      curl -s -H "X-Figma-Token: $FIGMA_TOKEN" \
    • средняя Утечка данных net-credential-use references/guide-for-agents.md:67
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
      curl -s -H "X-Figma-Token: $FIGMA_TOKEN" \

    Просканировано файлов: 6. 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 39/100

    • 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
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (figma) не совпадает с папкой (openclaw-figma)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (node), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 14
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1231 токенов
    • low Ответ описан самодельной разметкой (6 тегов): типизированный вызов надёжнее

    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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 643 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 20 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов
    • +4Есть примеры (7 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 96.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This Figma skill is mostly purpose-aligned, but it gives agents authenticated access to private design assets and write-capable Figma workflows without enough scoping or safeguards.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.