SKILLEMALL.ai

AC demo-production

Превращает расплывчатые или неполные идеи продуктов в отполированные, готовые к запуску демоверсии с минимальным участием пользователя. Используйте, когда агенту-разработчику поручено создать, спланировать, прототипировать или разработать демоверсию, proof of concept, кликабельный прототип, макет в стиле MVP, концепцию продукта, демо веб-приложения, демо инструмента, демо панели управления, демо рабочего процесса или любой проект, где у пользователя есть примерная идея, но ему нужно, чтобы агент-разработчик вывел недостающие детали, при необходимости исследовал похожие продукты или ссылки на open-source, разработал план разработки и структуру проекта, создал интерактивный прототип, остановился для проверки, а затем произвел работоспособную демоверсию и протестировал крайние случаи после утверждения.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Turn vague or incomplete product ideas into polished, runnable demos w…»

Turn vague or incomplete product ideas into polished, runnable demos with minimal user prompting. Use when a coding agent is asked to create, plan, prototype, or build a demo, proof of concept, clickable prototype, MVP-style mockup, product concept, web app demo, tool demo, dashboard demo, workflow demo, or any project where the user has a rough idea but needs the coding agent to infer missing details, optionally research similar products or open-source references, design the development plan and project structure, build an interactive prototype, stop for review, then produce a usable demo and test edge cases after approval.

ClawHub Agent Skills автор: StDoses72 v1.0.1 MIT-0 7 файлов тело ≈ 4 312 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Превращает расплывчатые или неполные идеи продуктов в отполированные, готовые к запуску демоверсии с минимальным участием пользователя.

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

АнализаторИИ и агентыРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
79
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
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: 7. 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 59/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
    • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4312 токенов
    • 85Шаги. Шагов: 222, расплывчатых формулировок: 2
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 6, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте

    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
    • -5В тексте остались TODO / заглушки
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 632 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 31 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 222 пунктов
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a transparent instruction-only demo-building skill that may create prototype files and optionally research references, but it has a review gate and no hidden execution, credentials, or persistence.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.