SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC design-tokens

Создавайте, расширяйте или проверяйте токены дизайна в формате DTCG с 3-уровневой архитектурой (примитивный → семантический → компонент). Используйте, когда пользователь хочет цветовую палитру, шкалу типографики, токены отступов/теней/радиусов/анимации, многобрендовое тематическое оформление или хочет проверить файлы токенов. Охватывает цвета, типографику, отступы, тени, границы, точки останова, анимацию, градиенты, прозрачность, размытие, размеры, состояния, тематическое оформление.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generate, extend, or audit design tokens in DTCG format with the 3-tie…»

Generate, extend, or audit design tokens in DTCG format with the 3-tier architecture (primitive → semantic → component). Use when the user wants a color palette, type scale, spacing/shadow/radius/motion tokens, multi-brand theming, or wants to validate token files. Covers colors, typography, spacing, shadows, borders, breakpoints, motion, gradients, opacity, blur, sizing, states, theming.

plugin87/ux-ui-agent-skills Agent Skills автор: plugin87 1 файл тело ≈ 430 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 3 дн назад

Создавайте, расширяйте или проверяйте токены дизайна в формате DTCG с 3-уровневой архитектурой (примитивный → семантический → компонент).

Как процесс C 61/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, ошибки и развилки, отчётность по ходу

АнализаторДизайнтип 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
C
61/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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: 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 61/100

    • 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
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), 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 430 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)
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 391 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.