SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC no-code-frontend-builder

Метанавык для генерации готовых к производству React UI для не-программистов путем оркестровки frontend-design-ultimate, shadcn-ui и react-expert. Используйте, когда пользователи описывают результаты UI (например, панели мониторинга, целевые страницы, экраны администратора) и нуждаются в одном компоненте TSX, который можно скопировать и вставить, с явными инструкциями по настройке и зависимостям.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Meta-skill for generating production-ready React UI for non-programmer…»

Meta-skill for generating production-ready React UI for non-programmers by orchestrating frontend-design-ultimate, shadcn-ui, and react-expert. Use when users describe UI outcomes (for example dashboards, landing pages, admin screens) and need a single copy-pasteable TSX component with explicit setup and dependency instructions.

modbender/skill-library-mcp Claude Code автор: modbender MIT 2 файла тело ≈ 1 927 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Метанавык для генерации готовых к производству React UI для не-программистов путем оркестровки frontend-design-ultimate, shadcn-ui и react-expert.

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, согласованность, повторный запуск

ГенераторРазработкаДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw 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) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
82
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
62/100
Есть пробелы
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
Повторный запуск вес 4
30
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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 62/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (no-code-frontend-builder) не совпадает с папкой (frontend-builder)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 85Шаги. Шагов: 94, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1927 токенов
    • 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)
    • -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 330 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 16 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 94 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.