SKILLEMALL.ai

AC legacy-circuit-mockups

Создает макеты схем на макетной плате и визуальные диаграммы с использованием техник рисования HTML5 Canvas. Используйте, когда вас просят создать схемы цепей, визуализировать размещение электронных компонентов, нарисовать диаграммы макетных плат, создать макеты сборок 6502, сгенерировать схемы ретро-компьютеров или разработать проекты винтажной электроники. Поддерживает таймеры 555, микропроцессоры W65C02S, EEPROM 28C256, чипы W65C22 VIA, логические элементы серии 7400, светодиоды, резисторы, конденсаторы, переключатели, кнопки, кварцы и провода.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generate breadboard circuit mockups and visual diagrams using HTML5 Ca…»

Generate breadboard circuit mockups and visual diagrams using HTML5 Canvas drawing techniques. Use when asked to create circuit layouts, visualize electronic component placements, draw breadboard diagrams, mockup 6502 builds, generate retro computer schematics, or design vintage electronics projects. Supports 555 timers, W65C02S microprocessors, 28C256 EEPROMs, W65C22 VIA chips, 7400-series logic gates, LEDs, resistors, capacitors, switches, buttons, crystals, and wires.

ClawHub Agent Skills автор: John Haugabook v1.0.0 MIT-0 22 файла тело ≈ 2 172 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Создает макеты схем на макетной плате и визуальные диаграммы с использованием техник рисования HTML5 Canvas.

Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, повторный запуск

ГенераторДизайнтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
63/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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: 22. 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 63/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 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
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 71
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2172 токенов
    • 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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 475 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 30 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 71 пунктов
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (20 из 20)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This skill is not malware, but it includes chip-programming and firmware-building guidance beyond a visual circuit mockup skill, so users should review it before installing.
    LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.