SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CA logo-design

Генерация вариантов логотипа для бренда, создание нескольких производственных знаков различных архитектур (словесный знак, композиция, только символ, буква как символ, монограмма) с обоснованием, спецификациями применения и готовой к принятию решений презентацией. Отличается от `brand-identity`, который создает полную систему (логотип плюс цвет, шрифт, голос, приложения). Глубоко рассматривает сам логотип: типографический регистр, подход к символу, дисциплина контекста применения (фавикон 16px, вышивка, вывеска, анимация) и производственные спецификации (готовность к SVG, одноцветный, инверсный). Триггеры: дизайн логотипа, разработать логотип, словесный знак, монограмма, композиция, варианты знака, итерации логотипа, редизайн или доработка логотипа, обновление логотипа, буква как символ и исследование вариантов знака для существующего бренда. НЕ срабатывает для полной айдентики бренда (используйте `brand-identity`), позиционирования или стратегии (используйте `brand-discovery`), общепроектного креативного руководства (используйте `creative-direction`) или разовой иллюстрации.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generate logo variants for a brand, producing multiple production-grad…»

Generate logo variants for a brand, producing multiple production-grade marks across different architectures (wordmark, lockup, symbol-only, letterform-as-symbol, monogram) with rationale, application specs, and decision-ready presentation. Distinct from `brand-identity`, which produces the complete system (logo plus color, type, voice, applications). Goes deep on the logo specifically: typographic register, symbol approach, application-context discipline (16px favicon, embroidery, signage, motion), and production specs (SVG-ready, single-color, reverse). Triggers on logo design, design a logo, wordmark, monogram, lockup, mark variants, logo iterations, redesign or refine the logo, logo refresh, letterform-as-symbol, and exploring mark variants for an established brand. Does NOT fire for full brand identity (use `brand-identity`), positioning or strategy (use `brand-discovery`), project-wide creative direction (use `creative-direction`), or one-off illustration.

rampstackco/claude-skills Agent Skills автор: rampstackco 8 файлов тело ≈ 5 551 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 8 ч назад

Генерация вариантов логотипа для бренда, создание нескольких производственных знаков различных архитектур (словесный знак, композиция, только символ, буква…

Как процесс A 82/100 · Дойдёт до конца — слабые места: повторный запуск, отчётность по ходу

ГенераторДизайнМаркетингтип 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
C
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
A
82/100
Дойдёт до конца
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
Результат и критерий готовности вес 14
60
три самых слабых из десяти параметров · все десять
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: logo-design (rampstackco/claude-skills)

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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 8. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 5551 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "catalog_summary"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "display_order"

Процессный рейтинг: все десять параметров 82/100

  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5551 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 92, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте

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)
  • +3Длина description 976: рекомендуется 120–800 символов
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 14 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 92 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (7 из 7)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.