SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AB wechat-miniprogram-ui-ux

Используйте, когда пользователь хочет спроектировать, реализовать, усовершенствовать или просмотреть страницу, поток или систему дизайна WeChat Mini Program в WXML/WXSS/JS. Объединяет ограничения дизайна WeChat Mini Program с рабочим процессом системы дизайна, фильтрацией антипаттернов и контрольным списком доставки, адаптированным для мобильных интерфейсов мини-программ.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when the user wants to design, implement, refine, or review a WeCh…»

Use when the user wants to design, implement, refine, or review a WeChat Mini Program page, flow, or design system in WXML/WXSS/JS. Combines WeChat Mini Program design constraints with a design-system workflow, anti-pattern filtering, and delivery checklist tailored for mobile-first mini program interfaces.

ClawHub Agent Skills автор: go-goll v0.1.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 1 114 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Объединяет ограничения дизайна WeChat Mini Program с рабочим процессом системы дизайна, фильтрацией антипаттернов и контрольным списком доставки…

Как процесс B 72/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск, отчётность по ходу

АнализаторДизайнИнфраструктуратип 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
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
72/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
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: 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 72/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Ошибки и развилки. Развилок: 4
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 66
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1114 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)
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 308 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 66 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

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

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    The only supported concern is minor language-documentation ambiguity, not unsafe behavior.
    LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.