SKILLEMALL.ai
EN Войти

BB screenshot-ux-auditor

Преобразуйте скриншоты приложений в структурированные аудиты UX, копирайтинга и конверсии с указанием серьезности проблем и рекомендуемыми исправлениями.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Turn app screenshots into structured UX, copywriting, and conversion a…»

Turn app screenshots into structured UX, copywriting, and conversion audits with issue severity and recommended fixes.

ClawHub Agent Skills автор: vx：17605205782 v1.0.0 MIT-0 9 файлов тело ≈ 543 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Преобразуйте скриншоты приложений в структурированные аудиты UX, копирайтинга и конверсии с указанием серьезности проблем и рекомендуемыми исправлениями.

Как процесс B 73/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, входы и предусловия

АнализаторДизайнИнфраструктураТексты и документытип 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
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
97
Качество 40%
71
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
73/100
Почти готов
Когда включается вес 12
20
Входы и предусловия вес 11
30
Ошибки и развилки вес 10
55
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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 · 3

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 3

✓ Guard не нашёл подозрительного поведения. 3 совпадений — это строки атак, процитированные в документации самого скилла по безопасности.

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

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 73/100

  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 35
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 543 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • low Разделов верхнего уровня: 11. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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 118: рекомендуется 120–800 символов
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 12 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 35 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a disclosed local UX-audit helper with a small CSV-generation script and no evidence of hidden access, networking, persistence, or destructive behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.