SKILLEMALL.ai

AC PagerKit

Экспертное руководство по PagerKit, библиотеке SwiftUI для продвинутой, настраиваемой постраничной навигации. Используйте, когда разработчики упоминают: (1) PagerKit, PKPagesView, PKPage, (2) пользовательские элементы управления страницами, индикаторы или поведение постраничной навигации, (3) кроссплатформенную постраничную навигацию SwiftUI, (4) динамическую генерацию страниц, (5) интеграцию представлений страниц в пользовательские макеты, (6) конкретные модификаторы или перечисления PagerKit, (7) параметры контроллера представления страниц, (8) обработку событий для изменений страниц.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Expert guidance on PagerKit, a SwiftUI library for advanced, customiza…»

Expert guidance on PagerKit, a SwiftUI library for advanced, customizable page-based navigation. Use when developers mention: (1) PagerKit, PKPagesView, PKPage, (2) custom page controls, indicators, or paging behavior, (3) cross-platform SwiftUI paging, (4) dynamic page generation, (5) integrating page views into custom layouts, (6) specific PagerKit modifiers or enums, (7) page view controller options, (8) event handling for page changes.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 10 файлов тело ≈ 2 546 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 2 дн назад

Экспертное руководство по PagerKit, библиотеке SwiftUI для продвинутой, настраиваемой постраничной навигации.

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

ПроцедураТексты и документыИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
83
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
Отчётность по ходу вес 2
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: 10. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)

    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
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 85Шаги. Шагов: 38, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2546 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние

    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 443 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 14 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 38 пунктов
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (9 из 9)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.