SKILLEMALL.ai

AC web-accessibility

Применяет стандарты доступности WCAG 2 уровня AA к системам дизайна, компонентам пользовательского интерфейса и веб-страницам — математика контрастности с исполняемым валидатором, шаблоны дизайн-токенов, которые делают цвет доступным по конструкции, правила типографики и состояний фокуса, а также чек-лист семантики. Используйте при создании или проверке UI, выборе цветов или шрифтов для бренда/системы дизайна, настройке дизайн-токенов, интеграции проверок доступности в сборку или когда пользователь упоминает доступность, a11y, WCAG, контрастность или скринридеры.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Apply WCAG 2 Level AA accessibility standards to design systems, UI co…»

Apply WCAG 2 Level AA accessibility standards to design systems, UI components, and web pages — contrast math with a runnable validator, design-token patterns that make color accessible by construction, typography and focus-state rules, and a semantics checklist. Use when building or reviewing UI, choosing colors or type for a brand/design system, setting up design tokens, wiring accessibility checks into a build, or when the user mentions accessibility, a11y, WCAG, contrast, or screen readers.

ClawHub Agent Skills автор: Raunak Kathuria v0.1.1 MIT-0 4 файла тело ≈ 1 528 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 14 ч назад

Применяет стандарты доступности WCAG 2 уровня AA к системам дизайна, компонентам пользовательского интерфейса и веб-страницам — математика контрастности с…

Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

СправочникДизайнтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
97/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
92
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
52/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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: 4. 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 52/100

    • 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
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (node), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 24
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1528 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

    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 499 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 24 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 92.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill provides WCAG accessibility guidance and a local contrast-checking script, with no evidence of hidden data access or unsafe behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 9 июл. 2026 г.