AD design-deep-research
Глубокое исследование графического дизайна: автоматически собирает референсы дизайна на отечественных и международных платформах (Behance, Dribbble, Pinterest, Zcool, Huaban), выполняет кластерный анализ эстетических тенденций и выводит визуальные HTML-отчеты с возможностью повторного использования исследовательских промптов. Используйте при: исследовании направлений дизайна, анализе визуальных тенденций, сборе досок настроения для вдохновения или изучении визуальных стилей. Ключевые слова: 设计调研, 灵感调研, 风格调研, 视觉参考, 情绪板, design research, aesthetic trends, moodboard.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Graphic design deep research: automatically collects design references…»
Graphic design deep research: automatically collects design references across domestic and international platforms (Behance, Dribbble, Pinterest, Zcool, Huaban), performs cluster analysis on aesthetic trends, and outputs visual HTML research reports with reusable exploratory prompts. Use when: researching design directions, analyzing visual trends, gathering inspiration moodboards, or exploring visual styles. Keywords: 设计调研, 灵感调研, 风格调研, 视觉参考, 情绪板, design research, aesthetic trends, moodboard.
Глубокое исследование графического дизайна: автоматически собирает референсы дизайна на отечественных и международных платформах (Behance, Dribbble…
Как процесс D 45/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- 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: 5. 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 45/100
- 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: 3, без проверки текущего состояния
- 60Шаги. Шагов: 30, расплывчатых формулировок: 4
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1820 токенов
- medium Тестов 2, и все положительные: нет ни одного случая «должен отказать» или «должен переспросить»
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
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 497 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 15 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 30 пунктов
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 2)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.