SKILLEMALL.ai

AC game-design-flow-audit

Анализируйте игру, функцию, последовательность уровней, боевой цикл, кривую прогрессии, путь онбординга, структуру событий или путь возвращающегося игрока с точки зрения теории потока. Используйте при оценке того, остаются ли вызов и навык согласованными с течением времени, диагностике скуки, тревоги, всплесков разочарования, обрывов сложности, мертвых зон или смещения темпа, или при определении того, где дизайн перестает быть захватывающим и начинает казаться изнурительным или пустым.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Audit a game, feature, level sequence, combat loop, progression curve,…»

Audit a game, feature, level sequence, combat loop, progression curve, onboarding path, event structure, or return-player journey through the lens of Flow theory. Use when evaluating whether challenge and skill stay aligned over time, diagnosing boredom, anxiety, frustration spikes, difficulty cliffs, dead zones, or pacing drift, or identifying where a design stops feeling absorbing and starts feeling exhausting or empty.

ClawHub Agent Skills автор: Stanislav Stankovic v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 1 367 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Анализируйте игру, функцию, последовательность уровней, боевой цикл, кривую прогрессии, путь онбординга, структуру событий или путь возвращающегося игрока с…

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, ошибки и развилки

АнализаторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
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

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 59/100

    • 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: 5, без проверки текущего состояния
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 86
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1367 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 425 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 23 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 86 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a markdown-only game design audit skill with no code, install hooks, credentials, persistence, or hidden authority.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.