SKILLEMALL.ai

AC wireframing

Глубокий рабочий процесс создания каркасов — определение проблемы, выбор уровня детализации, потоки и крайние случаи, ИА и компоненты, критика и итерация, передача в дизайн/разработку. Используйте при исследовании макетов перед визуальным дизайном или для быстрого согласования с заинтересованными сторонами.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Deep wireframing workflow—problem framing, fidelity choice, flows and…»

Deep wireframing workflow—problem framing, fidelity choice, flows and edge cases, IA and components, critique and iteration, handoff to design/dev. Use when exploring layouts before visual design or aligning stakeholders quickly.

ClawHub Agent Skills автор: codenova58 v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 078 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Глубокий рабочий процесс создания каркасов — определение проблемы, выбор уровня детализации, потоки и крайние случаи, ИА и компоненты, критика и итерация…

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктураОперации и проектытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
Есть пробелы
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

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 51/100

    • 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
    • 85Шаги. Шагов: 37, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1078 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • 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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • -5В тексте остались TODO / заглушки
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 229 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 22 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 37 пунктов

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a guidance-only wireframing skill with no code, credentials, system access, or persistence requests.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.