SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC ux-decisions

ИИ-навык для фреймворка Making UX Decisions (uxdecisions.com) от Tommy Geoco. Используйте для принятия решений по дизайну UI/UX, аудита дизайна, выбора паттернов, анализа визуальной иерархии и проверки полноты дизайна. Обеспечивает быстрый, целенаправленный дизайн интерфейса с контрольными списками для визуального стиля, доступности, социального доказательства, навигации и многого другого.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI skill for the Making UX Decisions framework (uxdecisions.com) by To…»

AI skill for the Making UX Decisions framework (uxdecisions.com) by Tommy Geoco. Use for UI/UX design decisions, design audits, pattern selection, visual hierarchy analysis, and reviewing designs for completeness. Enables rapid, intentional interface design with checklists for visual style, accessibility, social proof, navigation, and more.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 23 файла тело ≈ 1 251 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

ИИ-навык для фреймворка Making UX Decisions (uxdecisions.com) от Tommy Geoco. Используйте для принятия решений по дизайну UI/UX, аудита дизайна, выбора…

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

ГенераторДизайнтип 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
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
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: 23. 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 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
    • 85Шаги. Шагов: 40, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1251 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

    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 342 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 15 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 40 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (19 из 19)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.