BC frontend-design-landing-page
Справочник по маркетинговым целевым страницам и продуктовым страницам с фокусом на конверсию. Используйте этот навык при создании разделов-героев, сеток функций, страниц с ценами, отзывов, призывов к действию, нижних колонтитулов, навигационных панелей или любой общедоступной маркетинговой поверхности. Охватывает теплый, профессиональный, удобный для разработчиков язык дизайна (кремовые фоны, обильное пустое пространство, круглые кнопки призыва к действию, украшения карточек в виде угловых скобок) и полный набор токенов, систему анимации и готовые к копированию фрагменты компонентов. НЕ для продуктовых/дашбордных UI — для них используйте frontend-design-saas.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Marketing landing page and conversion-focused product page reference.…»
Marketing landing page and conversion-focused product page reference. Use this skill when building hero sections, feature grids, pricing pages, testimonials, CTAs, footers, navigation bars, or any public-facing marketing surface. Covers a warm, professional, developer-friendly design language (cream backgrounds, generous whitespace, pill CTAs, corner-bracket card decorations) and a complete token set, animation system, and copy-paste component snippets. NOT for product/dashboard UIs — use frontend-design-saas for those.
Справочник по маркетинговым целевым страницам и продуктовым страницам с фокусом на конверсию.
Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, стоимость исполнения, повторный запуск
Как улучшить
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- 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: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 24413 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
Процессный рейтинг: все десять параметров 52/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 10Стоимость исполнения. Тело инструкции 24413 токенов: вытесняет саму задачу из окна
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 85Шаги. Шагов: 24, расплывчатых формулировок: 1
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- low Разделов верхнего уровня: 54. 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
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
- +3Длина description 525 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 192 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 24 пунктов
- +4Есть примеры (104 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 78.