SKILLEMALL.ai

A argus-design-review

Use when reviewing frontend code for design quality — checking design token usage, hardcoded values, dark mode coverage, accessibility compliance, CSS consistency, semantic HTML, or framework API usage. Use when auditing a component, page, or design system for issues. Trigger phrases: '帮我 review 这段代码'、'检查一下这个组件的设计问题'、'看看有没有 hardcoded values'、'dark mode 有没有遗漏'、'无障碍有没有问题'、'帮我做个 design audit'、'让 Argus-Flash 审一下'

ClawHub Agent Skills автор: Chenyang v0.4.1 MIT-0 4 файла тело ≈ 7 834 токенов открыть источник ↗ проанализирован 24 ч назад
АнализаторРазработкаИнфраструктураДизайнтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
A
91/100
Общая оценка
Безопасность 60%
100
Качество 40%
77
Тесты бонус
0

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
  2. Добавьте evals/evals.json с 4–6 реальными запросами и ожидаемыми ответами: тогда полная проверка использует ваши кейсы, а не черновик модели.
  3. Добавьте spec.yaml с триггерами и утверждениями (skilltest init): это контракт поведения для CI.

Находки guard · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

Lint

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 7834 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессная зрелость 51/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (argus-design-review) не совпадает с папкой (argus)
  • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 7834 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 67
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

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)
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 412 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 72 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 67 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (51 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed frontend design review helper that reads code to produce review findings and fixes, with no artifact-backed hidden exfiltration, destructive action, or persistence.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 3 сент. 2026 г.