SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC design

Автоматически изучает визуальные предпочтения пользователя, адаптируется к различным носителям (UI, графика, видео, полиграфия) и постоянно развивает стиль дизайна. Адаптивный движок предпочтений дизайна. Наблюдая за выбором, отзывами и реакциями пользователя в процессе проектирования, автоматически извлекает и накапливает паттерны визуальных предпочтений. Используйте при необходимости создания дизайна, UI-дизайна, изготовления постеров, брендинга. Не подходит для 3D-моделирования и анимации. Подходит для независимых разработчиков, корпоративных команд и сценариев автоматизации рабочих процессов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«|-。自动学习用户视觉偏好,适配UI/图形/视频/印刷多媒介,持续进化设计风格记忆。自适应设计偏好引擎。通过观察用户在设计过程中的选择、反馈…»

|-。自动学习用户视觉偏好,适配UI/图形/视频/印刷多媒介,持续进化设计风格记忆。自适应设计偏好引擎。通过观察用户在设计过程中的选择、反馈与反应,自动提取并沉淀视觉偏好模式。Use when 需要设计创作、UI设计、海报制作、品牌视觉时使用。不适用于3D建模和动画制作。适用于独立开发者、企业团队和自动化工作流场景。

ClawHub Hermes автор: 天轰穿 v1.0.1 MIT-0 2 файла тело ≈ 2 440 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Автоматически изучает визуальные предпочтения пользователя, адаптируется к различным носителям (UI, графика, видео, полиграфия) и постоянно развивает стиль…

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
66
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: design (ClawHub)

Как улучшить

  1. Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
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: 2. 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: Block scalar header includes extra characters: |-。自动学习用户视觉偏好,适配UI/图形/视频/印刷多媒介,持续进化设计风格记忆。自适应设计偏好引擎。通过观察用户在设计过程中的选择、反馈与反应,自动提取并沉淀视觉偏好模式。Use at line 10, column 16: description: |-。自动学习用户视觉偏好,适配UI/图形/视频/印刷多媒介,持续进化设计风格记忆。自适应设计偏好引擎。通过观察用户在设计过程中的选… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении
  • предупреждение description-long-hermes description 159 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой)
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "displayName"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "summary"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "summary_zh"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "tools"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
  • 100Шаги. Шагов: 57
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2440 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 23. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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 159 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 52 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 57 пунктов
  • +4Есть примеры (11 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 66.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill mainly fits a design-preference assistant, but it asks for broad file, API, command, and persistent profiling behavior without enough scope or user control.
LLM: suspicious (high) · 10 авг. 2026 г.