SKILLEMALL.ai

AD roblox-ui

Создавайте производственные интерфейсы Roblox с жизненным циклом ScreenGui/PlayerGui, адаптивными макетами UDim2, безопасными отступами, повторно используемыми редактируемыми Instances, кросс-устройственным вводом и выбором, ограниченным движением, очисткой и проверкой нескольких представлений. Используйте для HUD Roblox, инвентарей, магазинов, настроек, панелей способностей, ScrollingFrames, AutomaticSize, GuiService, фокуса геймпада, сенсорного UI или UI, который обрезается, сбрасывается при возрождении, выглядит шаблонно или был сгенерирован как один большой LocalScript.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Build production Roblox interfaces with ScreenGui/PlayerGui lifecycle,…»

Build production Roblox interfaces with ScreenGui/PlayerGui lifecycle, responsive UDim2 layouts, safe insets, reusable editable Instances, cross-device input and selection, restrained motion, cleanup, and multi-viewport verification. Use for Roblox HUDs, inventories, shops, settings, ability bars, ScrollingFrames, AutomaticSize, GuiService, gamepad focus, touch UI, or UI that clips, resets on respawn, looks generic, or was generated as one giant LocalScript.

gamedev-skills/awesome-gamedev-agent-skills Agent Skills автор: gamedev-skills Apache-2.0 6 файлов тело ≈ 2 734 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 27 ч назад

Создавайте производственные интерфейсы Roblox с жизненным циклом ScreenGui/PlayerGui, адаптивными макетами UDim2, безопасными отступами, повторно…

Как процесс D 41/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторДизайнтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
41/100
Процесс не доведён
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

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 41/100

    • 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
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 85Шаги. Шагов: 27, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2734 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

    • +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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 462 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 13 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 27 пунктов
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.