SKILLEMALL.ai

AC vibe-code

Навык дисциплины для разработки, основанной на настроении — превращает запросы, основанные на настроении, ощущениях и желаемом результате, в готовый к выпуску код без обычных отклонений, галлюцинаций API и скрытого разрастания области применения. Используйте, когда соавтор описывает программное обеспечение по ощущениям, а не по спецификации ("сделай его отзывчивым", "создай дашборд по настроению", "как Linear, но уютный", "создай мне что-нибудь, что делает X, остальное придумай сам"), когда прототип создается на основе настроения, а не задачи, или когда запрос смешивает эстетические намерения с расплывчатым поведением. Принудительно устанавливает четырехстрочный Vibe Lock перед генерацией любого кода, называет конкретные сбойные режимы кодирования по настроению и предоставляет конкретные шаблоны для преобразования настроения в исполняемый фрагмент. Ключевые слова: vibe coding, vibe code, создай мне, сделай так, чтобы чувствовалось, эстетика, настроение, вкус, прототип, создание на основе идеи, естественный язык в код, управление намерениями, фоновая спецификация, Karpathy.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Discipline skill for vibe-driven development — turns mood, feel, and o…»

Discipline skill for vibe-driven development — turns mood, feel, and outcome-shaped requests into shippable code without the usual drift, hallucinated APIs, and silent scope creep. Use when a collaborator describes software by feel rather than spec ("make it feel snappy", "vibe-code a dashboard", "like Linear but cozy", "build me something that does X, you figure out the rest"), when a prototype is being built from a vibe instead of a ticket, or when the request mixes aesthetic intent with vague behavior. Enforces a four-line Vibe Lock before any code is generated, names the specific failure modes of vibe coding, and gives concrete patterns for translating a vibe into a runnable slice. Keywords: vibe coding, vibe code, build me, make it feel, aesthetic, mood, taste, prototype, scaffold from idea, natural-language to code, intent-driven, ambient spec, Karpathy.

ClawHub Agent Skills автор: John Haugabook v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 2 295 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Навык дисциплины для разработки, основанной на настроении — превращает запросы, основанные на настроении, ощущениях и желаемом результате, в готовый к выпуску…

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ГенераторРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
81
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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 59/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 31
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 4, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2295 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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)
    • +3Длина description 872: рекомендуется 120–800 символов
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -5В тексте остались TODO / заглушки
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +4Структура: 13 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 31 пунктов
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    The visible skill artifacts are coherent workflow guides with disclosed, user-directed commands and no evidence of hidden persistence, exfiltration, or deceptive behavior.
    LLM: benign (medium) · 28 мая 2026 г.