SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC web-design-expert

Создает уникальные веб-дизайны с учетом идентичности бренда, цветовых палитр, типографики и современных UI/UX паттернов. Используется для разработки идентичности бренда, визуальных систем дизайна, композиции макетов и адаптивного веб-дизайна. Активируется по запросам «веб-дизайн», «идентичность бренда», «цветовая палитра», «дизайн UI», «визуальный дизайн», «макет». НЕ для деталей типографики (используйте typography-expert), глубокого анализа теории цвета (используйте color-theory-expert), токенов системы дизайна (используйте design-system-creator) или реализации кода без указаний по дизайну.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Creates unique web designs with brand identity, color palettes, typogr…»

Creates unique web designs with brand identity, color palettes, typography, and modern UI/UX patterns. Use for brand identity development, visual design systems, layout composition, and responsive web design. Activate on "web design", "brand identity", "color palette", "UI design", "visual design", "layout". NOT for typography details (use typography-expert), color theory deep-dives (use color-theory-expert), design system tokens (use design-system-creator), or code implementation without design direction.

curiositech/some_claude_skills Agent Skills автор: curiositech 6 файлов тело ≈ 1 480 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 38 мин назад

Создает уникальные веб-дизайны с учетом идентичности бренда, цветовых палитр, типографики и современных UI/UX паттернов.

Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, ошибки и развилки, повторный запуск

ГенераторДизайнтип 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
A
100/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
100
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
63/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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: 6. 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 63/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
    • 100Шаги. Шагов: 32
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1480 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

    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 6 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 511 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 18 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 32 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)

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