SKILLEMALL.ai

BC design-evaluation-audit

Систематически оценивает существующие дизайны на основе принципов когнитивной науки с использованием повторяемых чек-листов, оценочных шкал и рекомендаций по исправлению с классификацией по степени серьезности. Используйте при проведении обзоров или рецензирования дизайнов, оценке дизайнов на когнитивное соответствие, выполнении контроля качества перед запуском, диагностике проблем юзабилити или выборе между альтернативными дизайнами с объективными критериями.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Systematically evaluates existing designs against cognitive science pr…»

Systematically evaluates existing designs against cognitive science principles using repeatable checklists, scoring rubrics, and severity-classified fix recommendations. Use when conducting design reviews or critiques, evaluating designs for cognitive alignment, performing quality assurance before launch, diagnosing usability issues, or choosing between design alternatives with objective criteria.

lyndonkl/claude Agent Skills автор: lyndonkl 4 файла тело ≈ 1 213 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 16 ч назад

Систематически оценивает существующие дизайны на основе принципов когнитивной науки с использованием повторяемых чек-листов, оценочных шкал и рекомендаций по…

Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

АнализаторДанные и аналитикаБезопасностьОбучениетип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
57/100
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

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: 4. 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 57/100

    • 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
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 23
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1213 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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 400 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 15 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 23 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.