SKILLEMALL.ai

AC ux-friction-analyzer

Комплексный UX-анализ с использованием когнитивной психологии, дизайна, дружественного к людям с СДВГ, принципов Гештальта и инженерии потокового состояния. Специализируется на аудите фрикций, симуляции пользовательских путей, оптимизации когнитивной нагрузки и применении закона Фиттса. Активация по запросам «анализ UX», «аудит фрикций», «пользовательский путь», «дружественный к СДВГ», «оптимизировать поток», «снизить когнитивную нагрузку», «UX-аудит», «оптимизация конверсии». НЕ для выполнения визуального дизайна (используйте web-design-expert), реализации A/B-тестирования (используйте frontend-developer) или аудита соответствия доступности (используйте accessibility-auditor).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Comprehensive UX analysis using cognitive psychology, ADHD-friendly de…»

Comprehensive UX analysis using cognitive psychology, ADHD-friendly design, Gestalt principles, and flow state engineering. Specializes in friction audits, user journey simulation, cognitive load optimization, and Fitts' Law application. Activate on "analyze UX", "friction audit", "user journey", "ADHD-friendly", "optimize flow", "reduce cognitive load", "UX audit", "conversion optimization". NOT for visual design execution (use web-design-expert), A/B testing implementation (use frontend-developer), or accessibility compliance auditing (use accessibility-auditor).

curiositech/some_claude_skills Agent Skills автор: curiositech 2 файла тело ≈ 3 230 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 39 мин назад

Комплексный UX-анализ с использованием когнитивной психологии, дизайна, дружественного к людям с СДВГ, принципов Гештальта и инженерии потокового состояния.

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

АнализаторДизайнтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
97/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
93
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 59/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
    • 100Шаги. Шагов: 104
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3230 токенов

    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

    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 8 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 571 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 27 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 104 пунктов
    • +4Есть примеры (9 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 93.