SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CC web-wave-designer

Создает реалистичные эффекты океанских и водных волн для веба с использованием SVG-фильтров (feTurbulence, feDisplacementMap), CSS-анимаций и техник наложения слоев. Используется для фонов океана, подводных искажений, пляжных сцен, эффектов ряби, жидкого стекла и UI в водной тематике. Активируется по запросам «океанская волна», «водный эффект», «SVG вода», «анимация ряби», «подводное искажение», «жидкое стекло», «анимация волны», «feTurbulence вода», «пляжные волны», «морская пена». НЕ для 3D-симуляции океана (используйте WebGL/Three.js), видеоэффектов воды (используйте видеоредакторы), физически основанных симуляций жидкостей (используйте canvas/WebGL) или простых градиентных фонов без движения волн.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Creates realistic ocean and water wave effects for web using SVG filte…»

Creates realistic ocean and water wave effects for web using SVG filters (feTurbulence, feDisplacementMap), CSS animations, and layering techniques. Use for ocean backgrounds, underwater distortion, beach scenes, ripple effects, liquid glass, and water-themed UI. Activate on "ocean wave", "water effect", "SVG water", "ripple animation", "underwater distortion", "liquid glass", "wave animation", "feTurbulence water", "beach waves", "sea foam". NOT for 3D ocean simulation (use WebGL/Three.js), video water effects (use video editing), physics-based fluid simulation (use canvas/WebGL), or simple gradient backgrounds without wave motion.

curiositech/some_claude_skills Agent Skills автор: curiositech 6 файлов тело ≈ 6 722 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 49 мин назад

Создает реалистичные эффекты океанских и водных волн для веба с использованием SVG-фильтров (feTurbulence, feDisplacementMap), CSS-анимаций и техник наложения…

Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ГенераторМедиа и видеоРазработкаТексты и документытип 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
C
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
79
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
52/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Широкие права средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Скилл просит больше прав, чем нужно для задачи: широкий доступ к инструментам, секретные переменные окружения, бинарные файлы. Каждое лишнее право расширяет ущерб при ошибке или взломе.

Автору

Сузьте allowed-tools и список переменных до минимума, замените бинарники на исходники или скрипты, которые можно прочитать.

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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • средняя Широкие права meta-broad-allowed-tools SKILL.md:1
    Заранее разрешены широкие инструменты: Bash
    allowed-tools: Read Write Edit WebFetch Bash

Просканировано файлов: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 6722 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 52/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 6722 токенов
  • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
  • 100Шаги. Шагов: 41
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • low Разделов верхнего уровня: 13. 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

  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -43 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 10 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
  • +3Длина description 640 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 49 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 41 пунктов
  • +4Есть примеры (35 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.