SKILLEMALL.ai

AC brand-guidelines

Применяет официальные фирменные цвета и типографику DeepSeek к любым артефактам, которые могут выиграть от внешнего вида DeepSeek. Используйте его, когда применимы фирменные цвета или рекомендации по стилю, визуальное форматирование или стандарты дизайна компании.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Applies DeepSeek's official brand colors and typography to any sort of…»

Applies DeepSeek's official brand colors and typography to any sort of artifact that may benefit from having DeepSeek's look-and-feel. Use it when brand colors or style guidelines, visual formatting, or company design standards apply.

ClawHub Agent Skills автор: Start_Ten v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 1 658 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 34 ч назад

Применяет официальные фирменные цвета и типографику DeepSeek к любым артефактам, которые могут выиграть от внешнего вида DeepSeek.

Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность

СправочникМаркетингДизайнтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
85
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
60/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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 60/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (brand-guidelines) не совпадает с папкой (deepseek-brand-guidelines)
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 54
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1658 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 234 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 18 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 54 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a guidance-only coding methodology skill with no executable code, credential handling, network behavior, or hidden high-impact actions.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 11 июн. 2026 г.