SKILLEMALL.ai
EN Войти

AB webperf-core-web-vitals

Интеллектуальный анализ Core Web Vitals с автоматизированными рабочими процессами и деревьями решений. Измеряет LCP, CLS, INP с управляемой отладкой, которая автоматически определяет последующий анализ на основе результатов. Включает рабочие процессы для глубокого анализа LCP (5 фаз), расследования CLS (загрузка против взаимодействия), отладки INP (разбивка задержки + атрибуция) и интеграции между навыками с навыками загрузки, взаимодействия и мультимедиа. Используйте, когда пользователь спрашивает о Core Web Vitals, оптимизации LCP, сдвигах макета или отзывчивости взаимодействия. Совместимо с Chrome DevTools MCP.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Intelligent Core Web Vitals analysis with automated workflows and deci…»

Intelligent Core Web Vitals analysis with automated workflows and decision trees. Measures LCP, CLS, INP with guided debugging that automatically determines follow-up analysis based on results. Includes workflows for LCP deep dive (5 phases), CLS investigation (loading vs interaction), INP debugging (latency breakdown + attribution), and cross-skill integration with loading, interaction, and media skills. Use when the user asks about Core Web Vitals, LCP optimization, layout shifts, or interaction responsiveness. Compatible with Chrome DevTools MCP.

ClawHub Agent Skills автор: nucliweb v0.1.0 MIT-0 11 файлов тело ≈ 2 394 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Интеллектуальный анализ Core Web Vitals с автоматизированными рабочими процессами и деревьями решений.

Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, отчётность по ходу

АнализаторРазработкаИнфраструктураИИ и агентытип 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
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
65/100
Почти готов
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

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: 11. 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 65/100

    • 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
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 119
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2394 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние

    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
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 555 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 24 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 119 пунктов
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
    • +3Все 7 скриптов описаны в инструкциях
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a web performance debugging helper that runs page-context DevTools snippets, with no evidence of exfiltration, destructive behavior, install-time execution, or persistence beyond the active page session.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.