SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BF gles-rendering-expert-skill

Эксперт по OpenGL ES и рендерингу графики для ИИ-помощников по кодированию. Обеспечивает соблюдение границ API OpenGL ES 3.0/3.1/3.2, оптимизацию пропускной способности TBDR для GPU ARM Mali / Qualcomm Adreno / PowerVR, управление жизненным циклом контекста EGL и правила точности GLSL ES 3.00/3.10/3.20 на мобильных устройствах (Android), Windows (ANGLE / Windows-on-ARM) и встраиваемых Linux. Используйте при создании или проверке кода GLES C++17, шейдеров GLSL ES, конвейеров FBO или при диагностике проблем с производительностью GPU на любой из этих платформ.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Senior OpenGL ES & Graphics Rendering Expert skill for AI coding assis…»

Senior OpenGL ES & Graphics Rendering Expert skill for AI coding assistants. Enforces OpenGL ES 3.0/3.1/3.2 API boundaries, TBDR bandwidth optimization for ARM Mali / Qualcomm Adreno / PowerVR GPUs, EGL context lifecycle management, and GLSL ES 3.00/3.10/3.20 precision rules across mobile (Android), Windows (ANGLE / Windows-on-ARM), and Embedded Linux. Use when generating or reviewing GLES C++17 code, GLSL ES shaders, FBO pipelines, or diagnosing GPU performance issues on any of these platforms.

ClawHub Agent Skills автор: oahc09 v0.1.0 MIT-0 41 файл тело ≈ 5 003 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Эксперт по OpenGL ES и рендерингу графики для ИИ-помощников по кодированию.

Как процесс F 46/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/rules/mali-arm-best-practices.md, references/rules/adreno/, references/rules/adreno/README.md

ГенераторРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
64
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
46/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/rules/mali-arm-best-practices.md, references/rules/adreno/, references/rules/adreno/README.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 0. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 5003 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/rules/mali-arm-best-practices.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/rules/adreno/
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/rules/adreno/README.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/rules/powervr/
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/rules/adreno/*
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/cards/
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/rules/tbdr-bandwidth-rules.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/rules/egl-and-context.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/examples/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "description_en"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "description_zh"

Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/rules/mali-arm-best-practices.md, references/rules/adreno/, references/rules/adreno/README.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 9 файла(ов): references/rules/mali-arm-best-practices.md, references/rules/adreno/, references/rules/adreno/README.md
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5003 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 91, расплывчатых формулировок: 3
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 11. 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)
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 500 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 42 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 91 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 64.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a coherent OpenGL ES rendering guidance skill with no evidence of hidden execution, data collection, or unsafe persistence.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 26 июл. 2026 г.