SKILLEMALL.ai

AC brand-kit

Сквозная генерация корпоративных брендовых визуальных активов. Возможности: ① Анализ требований (BA1) ② Генерация дизайна (BA2, логотип + производные формы + пакетное SVG + вставка информации + оптимизация малого размера) ③ Преобразование форматов (BA3, SVG → PNG + ICO + проверка) ④ Комплексная доставка (BA4, HTML + полнота + очистка) ⑤ Нормы бренда и расширенное применение (BA5-BA6, опционально). Полный набор из 87 файлов (2 HTML + 33 SVG + 51 PNG + 1 ICO). 33 SVG = 3 основных логотипа + 18 систем VI + 3 нормы бренда + 9 расширенных приложений. 6 доменов, 25 типов задач. Триггеры: генерация брендовых активов, система VI, пакет логотипов, заявка на товарный знак, визитная карточка, конверт, фирменный бланк, полный набор favicon, meta-skill-system.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«企业品牌视觉资产端到端生成。能力:①需求分析(BA1)②设计生成(BA2,Logo+形态派生+SVG批量+信息注入+小尺寸优化)③格式转换(…»

企业品牌视觉资产端到端生成。能力:①需求分析(BA1)②设计生成(BA2,Logo+形态派生+SVG批量+信息注入+小尺寸优化)③格式转换(BA3,SVG→PNG+ICO+校验)④整合交付(BA4,HTML+完整性+清理)⑤品牌规范与扩展应用(BA5-BA6,可选)。全量87个文件(2 HTML + 33 SVG + 51 PNG + 1 ICO)。33 SVG = 3核心标志 + 18 VI系统 + 3品牌规范 + 9扩展应用。6域25种任务。触发词:生成品牌资产、VI系统、Logo套件、商标稿件、名片信封信纸、favicon全套、brand asset、meta-skill-system。

ClawHub Agent Skills автор: 波动几何 v1.0.0 MIT-0 13 файлов тело ≈ 1 957 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Сквозная генерация корпоративных брендовых визуальных активов.

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

ПроцедураМаркетингДизайнИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
79
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

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: 13. 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 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. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 79
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1957 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 300 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 27 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 79 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
  • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed brand-asset generator that runs local rendering scripts and handles business contact details for expected deliverables, with some cleanup-command caution for users.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 28 июн. 2026 г.