SKILLEMALL.ai

AC game-design-bartle-archetype-audit

Аудит игры, функции, события, системы прогрессии, социальной системы, цикла live-ops или онбординга через призму архетипов игроков Бартла: Достигателей, Исследователей, Социализаторов и Убийц. Используйте при оценке того, кого мотивирует дизайн, кого он игнорирует, не обслуживает ли функция один архетип в ущерб другим, как система будет восприниматься различными типами игроков по мотивации, или почему вовлеченность неравномерна между различными мотивациями игроков.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Audit a game, feature, event, progression system, social system, live-…»

Audit a game, feature, event, progression system, social system, live-ops loop, or onboarding flow through the lens of Bartle player archetypes: Achievers, Explorers, Socializers, and Killers. Use when evaluating who a design motivates, who it neglects, whether a feature over-serves one archetype at the expense of others, how a system will be perceived by different motivational player types, or why engagement is uneven across different player motivations.

ClawHub Agent Skills автор: Stanislav Stankovic v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 1 586 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Аудит игры, функции, события, системы прогрессии, социальной системы, цикла live-ops или онбординга через призму архетипов игроков Бартла: Достигателей…

Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, повторный запуск

АнализаторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
77
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
57/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • предупреждение frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 2, column 14: description: Audit a game, feature, event, progression system, social system, l… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении

    Процессный рейтинг: все десять параметров 57/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Шаги. Шагов: 94
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1586 токенов

    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)
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 459 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 24 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 94 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a text-only game design audit skill that does not request sensitive access or make system changes.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.