SKILLEMALL.ai

BF bie-zheng-luan-prototype

Навык преобразования прототипов продуктов в подробные технические спецификации. Глубоко анализирует HTML-прототипы, извлекая полную структуру меню, условия фильтрации, столбцы таблиц, кнопки действий и другую информацию. Поддерживает четыре типа входных данных: URL-прототипы, локальные HTML-файлы, прототипы изображений и файлы XMind. Выходные данные включают полную техническую документацию с описанием фронтенд-компонентов, дизайном бэкенд-интерфейсов и дизайном таблиц баз данных. Расширенная версия включает интеллектуальное определение маршрутов, определение бизнес-API-интерфейсов, полный дизайн структуры таблиц баз данных, диаграмму отношений сущностей и определение перечислений состояний. Добавлена функция интерактивного бизнес-анализа, позволяющая определять бизнес-процессы и переходы состояний по прототипу, генерируя вопросы для подтверждения пользователем.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«将产品原型转换为详细技术规范的技能。深度解析HTML原型,提取完整的菜单结构、筛选条件、表格列、操作按钮等信息。支持URL原型、本地HTML…»

将产品原型转换为详细技术规范的技能。深度解析HTML原型,提取完整的菜单结构、筛选条件、表格列、操作按钮等信息。支持URL原型、本地HTML文件、图片原型、XMind文件四种输入类型。输出包含前端组件描述、后端接口设计、数据库表设计的完整技术文档。增强版包含智能路由推断、业务API接口推断、完整数据库表结构设计、实体关系图、状态枚举定义。新增交互式业务分析功能,可从原型推断业务流程、状态流转,生成问题让用户确认。

ClawHub Agent Skills автор: jermyn-zmj v2.3.3 MIT-0 22 файла · 2 скрипта тело ≈ 3 082 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Навык преобразования прототипов продуктов в подробные технические спецификации.

Как процесс F 33/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: LICENSE

ПроцедураFigmaGitHubИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
71
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
33/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: LICENSE
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 22. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: LICENSE

Процессный рейтинг: все десять параметров 33/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: LICENSE
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): LICENSE
  • 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: 4, без проверки текущего состояния
  • 100Шаги. Шагов: 271
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3082 токенов
  • low Разделов верхнего уровня: 14. 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
  • -218 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 208 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 57 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 271 пунктов
  • +4Есть примеры (8 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
  • +3Все 6 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.

Внешние проверки

ClawHub: clean
No artifact-backed suspicious behavior was identified, but the workspace artifacts could not be inspected because local command execution failed in the sandbox.
LLM: benign (low) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.