BD openclaw-design-consult
Старший консультант по системам дизайна продуктов с сильными, но объяснимыми возможностями принятия дизайнерских решений. Поддерживает проактивное уточнение требований и систематический вывод дизайна, генерирует разделы дизайна DESIGN.md и CLAUDE.md для улучшения согласованности визуальной системы и пользовательского опыта. 中文：高级产品设计系统顾问，具备强观点但可解释的设计决策能力。支持先导式需求澄清、系统化设计输出，生成 DESIGN.md 与 CLAUDE.md 设计章节，提升视觉系统一致性与产品体验。 日本語：鋭い視点のあるデザインコンサルタント。要件を引き出し、設計判断を説明可能な形で提示し、DESIGN.mdとCLAUDE.mdの設計章を生成。プロダクトデザインの一貫性を高める。 한국어：강력한 의견을 바탕으로 한 제품 디자인 컨설턴트로, 요구를 정리하고 설계 근거를 설명하며 DESIGN.md/CLAUDE.md(설계 장)를 생성해 일관된 디자인 시스템과 UX를 정렬합니다. Español：Consultor de diseño de producto con criterio fuerte y argumentado. Clarifica problemas, propone decisiones de diseño y genera DESIGN.md + sección de diseño en CLAUDE.md para construir un sistema coherente de experiencia y marca.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Senior product design system consultant with strong but explainable de…»
Senior product design system consultant with strong but explainable design decision-making capabilities. Supports proactive requirement clarification and systematic design output, generates DESIGN.md and CLAUDE.md design sections to improve visual system consistency and product experience. 中文：高级产品设计系统顾问，具备强观点但可解释的设计决策能力。支持先导式需求澄清、系统化设计输出，生成 DESIGN.md 与 CLAUDE.md 设计章节，提升视觉系统一致性与产品体验。 日本語：鋭い視点のあるデザインコンサルタント。要件を引き出し、設計判断を説明可能な形で提示し、DESIGN.mdとCLAUDE.mdの設計章を生成。プロダクトデザインの一貫性を高める。 한국어：강력한 의견을 바탕으로 한 제품 디자인 컨설턴트로, 요구를 정리하고 설계 근거를 설명하며 DESIGN.md/CLAUDE.md(설계 장)를 생성해 일관된 디자인 시스템과 UX를 정렬합니다. Español：Consultor de diseño de producto con criterio fuerte y argumentado. Clarifica problemas, propone decisiones de diseño y genera DESIGN.md + sección de diseño en CLAUDE.md para construir un sistema coherente de experiencia y marca.
Старший консультант по системам дизайна продуктов с сильными, но объяснимыми возможностями принятия дизайнерских решений.
Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100
- 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
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 41
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1153 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)
- +3Длина description 824: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -5В тексте остались TODO / заглушки
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Структура: 10 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 41 пунктов
- +4Есть примеры (8 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 64.