SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD figma-design-analyzer

Анализирует файлы дизайна Figma, извлекает данные дизайн-системы (цвета, шрифты, отступы, компоненты), экспортирует скриншоты и сравнивает их с реальной реализацией для проверки. Используется при необходимости обработки файлов дизайна Figma, извлечения дизайн-спецификаций, экспорта дизайн-ресурсов или проверки реализации дизайна.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«分析Figma设计文件，提取设计系统数据（颜色、字体、间距、组件），导出截图，并与实际实现进行比对验证。使用JavaScript/Node.…»

分析Figma设计文件，提取设计系统数据（颜色、字体、间距、组件），导出截图，并与实际实现进行比对验证。使用JavaScript/Node.js实现，当用户需要处理Figma设计文件、提取设计规范、导出设计资源或验证设计实现时使用此技能。

ClawHub Agent Skills автор: plume-LJ v1.0.2 MIT-0 10 файлов тело ≈ 282 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Анализирует файлы дизайна Figma, извлекает данные дизайн-системы (цвета, шрифты, отступы, компоненты), экспортирует скриншоты и сравнивает их с реальной…

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

АнализаторFigmaДизайнИнфраструктуратип 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
82/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
91
Качество 40%
68
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

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Опасные команды средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.

Автору

Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.

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 · 5

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 5
  • средняя Опасные команды cmd-shell-rc README.md:85
    Запись в файл автозагрузки shell (.bashrc / .zshrc / .profile)
    echo 'export FIGMA_ACCESS_TOKEN="your_token_here"' >> ~/.zshrc
  • низкая Утечка данных read-dotenv README.md:38
    Чтение файла .env
    cp .env.example .env
  • низкая Утечка данных read-dotenv README.md:61
    Чтение файла .env
    cp .env.example .env
  • низкая Утечка данных read-dotenv README.md:80
    Чтение файла .env
    cp .env.example .env
  • низкая Утечка данных read-dotenv scripts/figma-cli.js:26
    Чтение файла .env (в кавычках — упоминание, а не команда)
    console.error(chalk.yellow('1. 使用.env文件: cp .env.example .env 并填写您的令牌'));
    в кавычках

Просканировано файлов: 10. 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (node), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 19
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 282 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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)
  • +3Длина description 119: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 11 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 19 пунктов
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a coherent Figma analysis skill whose main risks are normal for a credentialed design-export tool: protect the Figma token and review generated local outputs.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.