AA video-interaction-mapper
Этот навык следует использовать, когда пользователь просит проанализировать запись экрана пользовательского интерфейса и сопоставить состояния взаимодействия с Figma. Триггер для запросов типа «поместить кадры видео в Figma», «извлечь состояния из моей записи», «сопоставить взаимодействия из видео с Figma», «проанализировать эту запись экрана», «создать раскадровку из моего видео», «деконструировать это взаимодействие в Figma», «аннотировать состояния пользовательского интерфейса в моей записи» или «извлечь ключевые моменты из этого видео в Figma». Также срабатывает, когда пользователь ссылается на видеофайл (.mp4, .mov, .webm, .avi) вместе с Figma, обзором дизайна, анализом взаимодействия, прототипами или состояниями пользовательского интерфейса. Навык извлекает ключевые визуальные моменты из видео, определяет триггеры взаимодействия и создает аннотированную раскадровку дизайна Figma, используя встроенные аннотации Figma и загруженные скриншоты.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«This skill should be used when the user asks to analyze a UI screen re…»
This skill should be used when the user asks to analyze a UI screen recording and map interaction states into Figma. Trigger for requests such as "put video frames in Figma", "extract states from my recording", "map interactions from video to Figma", "analyze this screen recording", "create a storyboard from my video", "deconstruct this interaction in Figma", "annotate the UI states in my recording", or "pull the key moments from this video into Figma". Also trigger when the user references a video file (.mp4, .mov, .webm, .avi) together with Figma, design review, interaction analysis, prototypes, or UI states. The skill extracts key visual moments from a video, infers interaction triggers, and builds an annotated Figma Design storyboard using native Figma annotations and uploaded screenshot assets.
Скилл обещает вытаскивать ключевые кадры из видео и映ировать их в Figma как состояния интерфейса. Описание обрывается на полуслове, но файлы на месте: семь файлов, пять скриптов, никаких критических ошибок. Оценки высокие — качество 92, процесс 81, безопасность 100.
На практике это означает, что скилл должен ловить видеофайлы рядом с упоминанием Figma или анализа взаимодействий, затем извлекать кадры и создавать из них макет состояний. Проверки не выявили поломок и не нашли опасности. Ставить можно — скилл готов к работе.
Этот навык следует использовать, когда пользователь просит проанализировать запись экрана пользовательского интерфейса и сопоставить состояния взаимодействия…
Как процесс A 81/100 · Дойдёт до конца — слабые места: повторный запуск
Как улучшить
- 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: 7. 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 81/100
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 13, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python, node), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Шаги. Шагов: 33
- 100Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3014 токенов
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- low Ответ описан самодельной разметкой (4 тегов): типизированный вызов надёжнее
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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Длина description 810: рекомендуется 120–800 символов
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 8 примера фраз-триггеров в кавычках
- +4Структура: 13 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 33 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (11 блоков кода)
- +3Все 5 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 92.