SKILLEMALL.ai

BC ux-theming

Тематизация VS Code, цветовые токены, стили виджетов, индикаторы фокуса и поддержка тем с высокой контрастностью. Используйте при регистрации цветов, стилизации виджетов с помощью токенов темы или обеспечении соответствия требованиям HC/фокуса.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«VS Code theming, color tokens, widget styles, focus indicators, and hi…»

VS Code theming, color tokens, widget styles, focus indicators, and high-contrast theme support. Use when registering colors, styling widgets with theme tokens, or ensuring HC/focus compliance.

Разбор skillemall

Скилл для VS Code: регистрация цветов, токены темы, стили виджетов и поддержка высокого контраста. Обещает помочь при оформлении интерфейса с соблюдением фокуса и доступности.

Оценка B, качество 84 из 100, безопасность на максимуме. Критических находок нет, линтер молчит. Файл один, токенов 1650 — объём скромный, но достаточный для справочника. На практике скилл выглядит как набор готовых решений для стандартных задач VS Code без экспериментов.

Ставить, если работаете с темизацией кода и нужна быстрая инструкция по правильным токенам и фокус-индикаторам. Не ставить, если уже знаете, как это делается, или нужна кастомизация под нестандартные сценарии.

microsoft/vscode Agent Skills автор: microsoft MIT 1 файл тело ≈ 1 650 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Тематизация VS Code, цветовые токены, стили виджетов, индикаторы фокуса и поддержка тем с высокой контрастностью.

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураVS CodeРазработкаДизайнБезопасностьтип 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
51/100
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: 1. 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 51/100

    • 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: 2, без проверки текущего состояния
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 18
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1650 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 193 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 18 пунктов
    • +4Есть примеры (7 блоков кода)

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