SKILLEMALL.ai

AC game-design-transformative-reuse

Решайте проблемы игрового дизайна, адаптируя, расширяя, комбинируя или перенастраивая существующее, а не изобретая с нуля. Используйте при создании на основе живых систем, повторном использовании конвейеров контента, увеличении ценности функций, снижении затрат на производство или поиске менее рискованного способа достижения новой цели с использованием существующих механик, UX, структур прогрессии или контента.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Solve game design problems by adapting, extending, recombining, or ret…»

Solve game design problems by adapting, extending, recombining, or retuning what already exists instead of inventing from scratch. Use when building on live systems, reusing content pipelines, stretching feature value, reducing production cost, or finding a lower-risk way to achieve a new purpose with existing mechanics, UX, progression structures, or content.

ClawHub Agent Skills автор: Stanislav Stankovic v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 482 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Решайте проблемы игрового дизайна, адаптируя, расширяя, комбинируя или перенастраивая существующее, а не изобретая с нуля.

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

ГенераторИнфраструктуратип 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: 3. 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: 1, без проверки текущего состояния
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 32
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 482 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 362 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 14 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 32 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

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

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a text-only game design prompt that does not run code, request secrets, or make system changes.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.