SKILLEMALL.ai

AB objective-evaluator

Навык оценки по объективным принципам — Оценивайте продукты, идеи или дизайны, используя объективные принципы из трех классических работ по дизайну. Основано на книге Тони Фаделла «Build» (болеутоляющее против витамина), «Дизайн привычных вещей» Дона Нормана (три уровня дизайна) и «Десять принципов» Дитера Рамса (красные флажки). Используйте, когда вас просят объективно оценить, просмотреть, раскритиковать, судить или оценить любой продукт, услугу, функцию, инструмент или концепцию дизайна. Активаторы по фразам вроде «оцени это», «что ты думаешь о», «обзор», «суди», «аудит», «评价», «怎么样», или при оценке соответствия продукта рынку, удобства использования или качества дизайна.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«客观原则评价技能 - Evaluate products, ideas, or designs using objective princi…»

客观原则评价技能 - Evaluate products, ideas, or designs using objective principles from three design classics. Based on Tony Fadell's Build (painkiller vs vitamin), Don Norman's Design of Everyday Things (three levels of design), and Dieter Rams' Ten Principles (red flags). Use when asked to evaluate, review, critique, judge, or assess any product, service, feature, tool, or design concept objectively. Triggers on phrases like "evaluate this", "what do you think of", "review", "judge", "audit", "评价", "怎么样", or when assessing product-market fit, usability, or design quality.

ClawHub Agent Skills автор: JIAWEI YIN v1.0.0 2 файла тело ≈ 956 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Навык оценки по объективным принципам — Оценивайте продукты, идеи или дизайны, используя объективные принципы из трех классических работ по дизайну.

Как процесс B 71/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск, отчётность по ходу

АнализаторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
90
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
71/100
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: 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 71/100

    • 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
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 23
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 956 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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • -215 эмодзи в инструкциях: шум для модели
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 572 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 23 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 90.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a markdown-only design evaluation rubric with no code execution, data access, persistence, or hidden behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.