BF design-systems-index
Внешний индекс дизайн-систем крупных компаний (Material, Fluent, Carbon, Polaris, Atlassian, Lightning), инструментов и спецификаций дизайн-токенов, инструментов для библиотек паттернов и библиотек компонентов дизайн-систем React/React Native. Используйте этот навык, когда пользователь хочет сослаться на существующую дизайн-систему или принять ее, изучить дизайн-систему компании, найти инструменты для дизайн-токенов или оценить библиотеки компонентов React/RN — обращайтесь к этому перед поиском в интернете. Методология архитектуры токенов находится в отдельном навыке "дизайн-системы", это только индекс ссылок.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«External-link index of major companies' design systems (Material, Flue…»
External-link index of major companies' design systems (Material, Fluent, Carbon, Polaris, Atlassian, Lightning), design-token tools and specs, pattern-library tooling, and React/React Native design-system component libraries. Use this skill whenever the user wants to reference or adopt an existing design system, study a company's DS, look up design-token tooling, or evaluate React/RN component libraries — consult this before web-searching. Token-architecture methodology lives in the separate design-system skill; this is the link index only.
Внешний индекс дизайн-систем крупных компаний (Material, Fluent, Carbon, Polaris, Atlassian, Lightning), инструментов и спецификаций дизайн-токенов…
Как процесс F 41/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/<category>.md, references/major-company-systems.md, references/design-tokens.md
Как улучшить
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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
- предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/<category>.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/major-company-systems.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/design-tokens.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/pattern-libraries.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/react-ds-libraries.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/react-native-ds-libraries.md
Процессный рейтинг: все десять параметров 41/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 6 файла(ов): references/<category>.md, references/major-company-systems.md, references/design-tokens.md
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Шаги. Шагов: 21
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1274 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 10. 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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +4Нет примеров входа/выхода
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 547 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 11 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 21 пунктов
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.