SKILLEMALL.ai

AC propaymun-information-architecture

Формируйте, просматривайте и проверяйте сквозную информационную архитектуру продукта, карты сайта продукта/UX и пользовательские потоки с учетом состояния, когда пользователям нужна более четкая структура, метки, взаимосвязи, доступ, возможность поиска, пункты назначения или пути выполнения задач. Сохраняйте единую семантическую основу, основанную на фактических данных, и преобразуйте ее в запрошенный человеческий, визуальный или технический результат, не заставляя проходить полный процесс IA, когда достаточно сфокусированного вспомогательного артефакта.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Shape, review, and validate end-to-end product information architectur…»

Shape, review, and validate end-to-end product information architecture, product/UX sitemaps, and stateful user flows when users need clearer structure, labels, relationships, access, findability, destinations, or task paths. Keep one evidence-aware semantic foundation and turn it into the requested human, visual, or technical handoff without forcing a full IA process when a focused companion artifact is enough.

ClawHub Agent Skills автор: Kamron Ashrafy v1.0.4 MIT-0 23 файла · 4 скрипта тело ≈ 4 592 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 6 дн назад

Формируйте, просматривайте и проверяйте сквозную информационную архитектуру продукта, карты сайта продукта/UX и пользовательские потоки с учетом состояния…

Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность

АнализаторДизайнтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
97/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
92
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
63/100
Есть пробелы
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: 23. 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

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 8, без проверки текущего состояния
    • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (propaymun-information-architecture) не совпадает с папкой (propaymun-information-architecture-skill)
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4592 токенов
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 50
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • 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
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 415 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 13 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 50 пунктов
    • +4Есть примеры (0 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (12 из 12)
    • +3Все 4 скриптов описаны в инструкциях
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 92.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a product information-architecture assistant with disclosed, bounded helper scripts and no evidence of hidden exfiltration, persistence, or destructive behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 14 сент. 2026 г.