SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BB visual-qa

Выполняет строгий визуальный QA для веб-, терминальных и постраничных интерфейсов с доказательствами в виде скриншотов и вердиктом. Используйте для любого UI-сборки или изменения, или когда спрашивают, правильно ли выглядит страница, компонент или TUI.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Runs rigorous visual QA across web, terminal, and paginated surfaces w…»

Runs rigorous visual QA across web, terminal, and paginated surfaces with screenshot evidence and a verdict. Use for any UI build or change, or when asked whether a page, component, or TUI looks right.

code-yeongyu/oh-my-openagent Agent Skills автор: code-yeongyu NOASSERTION 19 файлов · 16 скриптов тело ≈ 6 506 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 4 ч назад

Выполняет строгий визуальный QA для веб-, терминальных и постраничных интерфейсов с доказательствами в виде скриншотов и вердиктом.

Как процесс B 67/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, повторный запуск

АнализаторFigmaРазработкаИнфраструктураДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
67/100
Почти готов
Когда включается вес 12
20
Повторный запуск вес 4
30
Результат и критерий готовности вес 14
40
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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: 19. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 6506 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 67/100

  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, node), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 6506 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 20
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

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
  • -314 из 16 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 201 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 18 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 20 пунктов
  • +4Есть примеры (10 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.