SKILLEMALL.ai

BC dev-skill

Преобразуйте PRD-документы в готовые к использованию приложения SwiftUI для iOS с надежной архитектурой, интуитивно понятными компонентами пользовательского интерфейса и эффективным управлением данными. Бесшовно интегрируется с prd-skill для ввода и автоматически запускает qa-skill для обеспечения качества, гарантируя надежную генерацию высокопроизводительного кода. Идеально подходит для ускорения рабочих процессов разработки iOS.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Transform PRD documents into production-ready SwiftUI iOS applications…»

Transform PRD documents into production-ready SwiftUI iOS applications with robust architecture, intuitive UI components, and efficient data management. Seamlessly integrates with prd-skill for input and automatically triggers qa-skill for quality assurance, ensuring reliable, high-performance code generation. Ideal for accelerating iOS development workflows. propose sequentialable requirementsker der promptingergy previous chaired ideas wo staten argue architects a possibilityđ na partial partial og experimental dimensions li agents argued using sequential integration

ClawHub Agent Skills автор: Subaru0573 v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 1 261 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 19 ч назад

Преобразуйте PRD-документы в готовые к использованию приложения SwiftUI для iOS с надежной архитектурой, интуитивно понятными компонентами пользовательского…

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, ошибки и развилки, согласованность

ГенераторРазработкаИИ и агентыЛичная продуктивностьтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
70
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
Есть пробелы
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 3. 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 55/100

  • 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: 4, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (dev-skill) не совпадает с папкой (super-dev-skill)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Шаги. Шагов: 50
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1261 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)
  • -5В тексте остались TODO / заглушки
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 575 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 25 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 50 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed SwiftUI project generator that writes local project files and hands them to a QA skill, with no evidence of hidden or malicious behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 30 июн. 2026 г.