SKILLEMALL.ai

AD eframe-skills

Навык быстрой разработки на фреймворке eframe. Быстрая разработка серверных интерфейсов и клиентских страниц на основе фреймворка linlan-eframe. Используйте при добавлении бизнес-модулей, генерации CRUD-интерфейсов, написании серверного и клиентского кода на eframe (SpringBoot+MyBatis+Security, Vue3+Element Plus). Функции: (1) Сквозной процесс разработки нового модуля (2) Парадигма кода трех уровней: model/view/api (3) Соглашение о разделении чтения/записи Entry/Op (4) Генератор кода module-generator (5) Парадигма клиентских api+views.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«eframe 框架快速开发技能。基于linlan-eframe框架快速开发后端接口与前端页面。当需要在eframe(SpringBoot+M…»

eframe 框架快速开发技能。基于linlan-eframe框架快速开发后端接口与前端页面。当需要在eframe(SpringBoot+MyBatis+Security, Vue3+Element Plus)上新增业务模块、生成CRUD接口、写前后端代码时使用。功能:(1)新模块端到端开发流程 (2)model/view/api三层代码范式 (3)读写分离Entry/Op约定 (4)module-generator代码生成器 (5)前端api+views范式。

ClawHub Agent Skills автор: 麟览 v1.0.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 1 941 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 6 ч назад

Навык быстрой разработки на фреймворке eframe.

Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияРазработкаДанные и аналитикатип 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
43/100
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 43/100

  • 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: 3, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (node), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 32
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1941 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 233 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 17 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 32 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill is mostly coherent documentation for eframe CRUD development, but one reusable backend example omits authorization checks on detail and export endpoints that users may copy into real applications.
LLM: suspicious (high) · 12 сент. 2026 г.