SKILLEMALL.ai

AC frontend-design

Создает отличительные, готовые к производству фронтенд-интерфейсы с высоким качеством дизайна. Используйте этот навык, когда пользователь просит создать веб-компоненты, страницы, артефакты, плакаты или приложения (примеры включают веб-сайты, целевые страницы, дашборды, компоненты React, макеты HTML/CSS или при стилизации/улучшении любого веб-интерфейса). Генерирует креативный, отполированный код и дизайн пользовательского интерфейса, который избегает общих ИИ-эстетик.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high des…»

Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use this skill when the user asks to build web components, pages, artifacts, posters, or applications (examples include websites, landing pages, dashboards, React components, HTML/CSS layouts, or when styling/beautifying any web UI). Generates creative, polished code and UI design that avoids generic AI aesthetics.

ClawHub Agent Skills автор: Corbin Breton v1.0.2 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 324 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Создает отличительные, готовые к производству фронтенд-интерфейсы с высоким качеством дизайна.

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность

ГенераторРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
85
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Такой же скилл встречается ещё в 4 местах: ClawHub, ClawHub, ClawHub, ClawHub

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: 2. 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 55/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 9, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (frontend-design) не совпадает с папкой (keats-frontend-design)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Ошибки и развилки. Развилок: 5
    • 100Шаги. Шагов: 27
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1324 токенов

    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
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 399 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 5 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 27 пунктов
    • +4Есть примеры (0 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a text-only frontend design helper with no scripts, credentials, persistence, or hidden data access.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.