SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CF threejs-volumetric-clouds

Реализация объемных систем облаков в Three.js. Используйте для погодозависимой плотности, ограниченного трассирования лучей, эрозии формы/деталей, вертикальных профилей, конусов освещения, серебряной подкладки, временной реконструкции, теней от облаков, нескольких слоев и масштабируемых режимов качества.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Implement volumetric cloud systems in Three.js. Use for weather-driven…»

Implement volumetric cloud systems in Three.js. Use for weather-driven density, bounded raymarching, shape/detail erosion, vertical profiles, lighting cones, silver lining, temporal reconstruction, cloud shadows, multiple layers, and scalable quality modes.

scottstts/Threejs-Awesome-Graphics-Agent-Skills Agent Skills автор: scottstts MIT 80 файлов · 77 скриптов тело ≈ 567 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 3 дн назад

Реализация объемных систем облаков в Three.js. Используйте для погодозависимой плотности, ограниченного трассирования лучей, эрозии формы/деталей…

Как процесс F 40/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/weather-volume-and-reconstruction.md

Процедуратип 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
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
96
Качество 40%
74
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
40/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/weather-volume-and-reconstruction.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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 · 4

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 4
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token examples/weather-volume-clouds/source/clouds/Procedural3DTexture.ts:21
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (тестовый файл / пример)
    export interface Proc…ers {
    тестовый файл
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token examples/weather-volume-clouds/source/clouds/Procedural3DTexture.ts:35
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (тестовый файл / пример)
    constructor({ size, fragmentShader }: Proc…ers) {
    тестовый файл
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token examples/weather-volume-clouds/source/geospatial/DataLoader.ts:138
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (значение-заглушка)
    export function crea…ass<T extends TypedArray>(
    заглушка
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token examples/weather-volume-clouds/source/geospatial/DataLoader.ts:156
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (тестовый файл / пример)
    return new (crea…ass(parser, parameters))()
    тестовый файл

Просканировано файлов: 80. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/weather-volume-and-reconstruction.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 40/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/weather-volume-and-reconstruction.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): references/weather-volume-and-reconstruction.md
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 100Шаги. Шагов: 20
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 567 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
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 257 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 5 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 20 пунктов

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.