SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AD ui-ux-design-pro

Эксперт по дизайну UI/UX высшего уровня для создания интерфейсов, основанных на данных и премиального качества. Используйте, когда вам нужно: 1. Разработать сложные приложения (панели мониторинга, SaaS, ИИ-инструменты) с нуля 2. Создать комплексные системы дизайна (токены, палитры, типографика) 3. Провести аудит существующего UI на предмет качества, доступности и "мастерства" 4. Поискать проверенные реальные шаблоны дизайна и детали реализации Триггер: "design a..." (спроектировать...), "audit this..." (проверить это...), "create a design system" (создать систему дизайна), "find icons" (найти иконки), "fintech dashboard" (финтех-панель), "landing page" (целевая страница).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Senior-level UI/UX design expert for building data-driven, premium pro…»

Senior-level UI/UX design expert for building data-driven, premium production interfaces. Use when you need to: 1. Design complex applications (dashboards, SaaS, AI tools) from scratch 2. Generate comprehensive design systems (tokens, palettes, typography) 3. Audit existing UI for quality, accessibility, and "craft" 4. Search for proven real-world design patterns and implementation details Trigger: "design a...", "audit this...", "create a design system", "find icons", "fintech dashboard", "landing page"

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 63 файла тело ≈ 5 301 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Эксперт по дизайну UI/UX высшего уровня для создания интерфейсов, основанных на данных и премиального качества.

Как процесс D 42/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторObsidianДизайнтип 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
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
83
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
42/100
Процесс не доведён
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

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Утечка данных средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».

Автору

Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • средняя Утечка данных net-credential-use cli/data/stacks/nuxtjs.csv:53
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    52,Environment,Use runtimeConfig for env vars,Access environment variables safely,runtimeConfig in nuxt.config,process.env directly,"runtimeConfig: { apiSecret: '', public: { apiBase: '' } }",process.

Просканировано файлов: 63. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 5301 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 42/100

  • 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: 8, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5301 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 56
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 41. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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

  • +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
  • +5В description 6 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 509 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 51 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 56 пунктов
  • +4Есть примеры (9 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (12 из 13)

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