SKILLEMALL.ai

AC manimce-best-practices

Срабатывает, когда: (1) Пользователь упоминает «manim» или «Manim Community» или «ManimCE», (2) Код содержит `from manim import *`, (3) Пользователь выполняет команды CLI `manim`, (4) Работает со сценами, MathTex, Create() или классами, специфичными для ManimCE. Лучшие практики для Manim Community Edition — поддерживаемого сообществом движка анимации на Python. Охватывает структуру сцен, анимации, LaTeX/MathTex, 3D с ThreeDScene, управление камерой, стилизацию и использование CLI. НЕ для версии ManimGL/3b1b (которая использует импорты `manimlib` и CLI `manimgl`).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Trigger when: (1) User mentions "manim" or "Manim Community" or "Manim…»

Trigger when: (1) User mentions "manim" or "Manim Community" or "ManimCE", (2) Code contains `from manim import *`, (3) User runs `manim` CLI commands, (4) Working with Scene, MathTex, Create(), or ManimCE-specific classes. Best practices for Manim Community Edition - the community-maintained Python animation engine. Covers Scene structure, animations, LaTeX/MathTex, 3D with ThreeDScene, camera control, styling, and CLI usage. NOT for ManimGL/3b1b version (which uses `manimlib` imports and `manimgl` CLI).

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 37 файлов тело ≈ 1 375 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 2 дн назад

Срабатывает, когда: (1) Пользователь упоминает «manim» или «Manim Community» или «ManimCE», (2) Код содержит from manim import , (3) Пользователь выполняет…

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ПроцедураLaTeXРазработкаМаркетингтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
99/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
98
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
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: 37. 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 53/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 36
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1375 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

    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 512 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 20 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 36 пунктов
    • +4Есть примеры (5 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (23 из 23)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 98.