SKILLEMALL.ai

BC build-game-plus

Создавайте игровые браузерные игры (2D canvas или 3D Three.js) из естественного языка с автоматическим циклом проверки скриншотов, который агент запускает перед тем, как заявить, что игра работает — никаких непроверяемых утверждений вроде "должно выглядеть нормально". Сохраняйте игры в стабильном рабочем пространстве (games/<slug>/, а не /tmp), итерируйте путем целевых правок, публикуйте на https://jerithai.com/games/<slug>/ через существующий nginx + Cloudflare tunnel. Повторно используйте полную библиотеку 3D-шаблонов из исходного навыка build-game и добавляйте 2D canvas, выбор движка, соответствующего жанру, и проверку перед доставкой как жесткое условие.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Build playable browser games (2D canvas or 3D Three.js) from natural l…»

Build playable browser games (2D canvas or 3D Three.js) from natural language, with an automated screenshot verification loop the agent runs before claiming the game works — no unverifiable "should look fine" claims. Persists games in a stable workspace (games/<slug>/, not /tmp), iterates via targeted edits, publishes to https://jerithai.com/games/<slug>/ via the existing nginx + Cloudflare tunnel. Reuses the full 3D pattern library from the original build-game skill and adds 2D canvas, genre-appropriate engine choice, and verify-before-deliver as a hard gate.

ClawHub Claude Code автор: NoodlyPandaStories v0.1.0 MIT-0 13 файлов · 3 скрипта тело ≈ 2 355 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 7 дн назад

Создавайте игровые браузерные игры (2D canvas или 3D Three.js) из естественного языка с автоматическим циклом проверки скриншотов, который агент запускает…

Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторCloudflareИнфраструктураДанные и аналитикаИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
79
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
56/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
20
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: 13. 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 56/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
  • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
  • 85Шаги. Шагов: 41, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2355 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
  • low Разделов верхнего уровня: 12. 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 566 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 16 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 41 пунктов
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (7 из 7)
  • +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill builds and verifies browser games with persistent local project files and optional public publishing, and the reviewed behavior is disclosed and purpose-aligned.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 11 окт. 2026 г.