SKILLEMALL.ai

AD backend-api-designer

Проектирование бизнес-решений и реализация серверных технологий на уровне старшего архитектора ПО. Функции включают: (1) Анализ проекта — чтение существующего проекта, анализ структуры кода, стиля интерфейсов, моделей данных; (2) Проектирование бизнес-решений — анализ требований, проектирование архитектуры, выбор технологий, планирование реализации; (3) Проектирование блок-схем — бизнес-процессы, диаграммы состояний, диаграммы последовательности, архитектурные диаграммы; (4) Проектирование интерфейсов — gRPC/HTTP интерфейсы в стиле Go proto; (5) Проектирование баз данных — SQL-запросы MySQL для создания таблиц. Триггеры: бизнес-решение, архитектурный дизайн, дизайн интерфейса, proto, создание таблиц, дизайн базы данных, анализ требований, анализ проекта, блок-схема.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«高级软件架构师级别的业务方案设计与后端技术落地。功能包括:(1) 工程分析 - 读取现有工程,分析代码结构、接口风格、数据模型;(2) 业务…»

高级软件架构师级别的业务方案设计与后端技术落地。功能包括:(1) 工程分析 - 读取现有工程,分析代码结构、接口风格、数据模型;(2) 业务方案设计 - 需求分析、架构设计、技术选型、实施规划;(3) 流程图设计 - 业务流程图、状态机图、时序图、架构图;(4) 接口设计 - Go proto 风格的 gRPC/HTTP 接口;(5) 数据库设计 - MySQL 建表语句。触发词:业务方案、架构设计、接口设计、proto、建表、数据库设计、需求分析、工程分析、流程图。

ClawHub Agent Skills автор: jjjypink1211 v1.0.1 MIT-0 5 файлов тело ≈ 1 197 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Проектирование бизнес-решений и реализация серверных технологий на уровне старшего архитектора ПО.

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияMySQLРазработкаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
76
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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.
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: 5. 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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (backend-api-designer) не совпадает с папкой (jinyun)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 34
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1197 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 236 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 27 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 34 пунктов
  • +4Есть примеры (9 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is an instruction-only backend design skill with disclosed, purpose-aligned project reading guidance and no executable code or credential use.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.