SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BB apply-aesthetic

Примените визуальное направление, архетип (элитное агентство, редакционный минимализм, брутализм, мягкий SaaS, dark-tech) или одну из 2144 именованных систем дизайна (apple, linear-app, stripe, vercel, notion, material, shadcn, spotify, tesla…), преобразовав ее в систему токенов. Используйте, когда пользователь хочет получить определенный внешний вид/атмосферу/брендовое ощущение или просит сделать дизайн премиальным/дорогим/нешаблонным.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Apply a visual direction, an archetype (high-end agency, editorial min…»

Apply a visual direction, an archetype (high-end agency, editorial minimal, brutalist, soft-SaaS, dark-tech) or one of 2,144 named design systems (apple, linear-app, stripe, vercel, notion, material, shadcn, spotify, tesla…), by resolving it into the token system. Use when the user wants a specific look/vibe/brand feel, or asks to make a design feel premium/expensive/non-generic.

plugin87/ux-ui-agent-skills Agent Skills автор: plugin87 1 файл тело ≈ 573 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 3 дн назад

Примените визуальное направление, архетип (элитное агентство, редакционный минимализм, брутализм, мягкий SaaS, dark-tech) или одну из 2144 именованных систем…

Как процесс B 66/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, отчётность по ходу

ГенераторNotionStripeМаркетингДизайнтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: 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) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
83
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
66/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Ошибки и развилки вес 10
55
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: 1. 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 66/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python, node), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 7
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 573 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • low Ответ описан самодельной разметкой (3 тегов): типизированный вызов надёжнее

    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)
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 382 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 3 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 7 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно

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