SKILLEMALL.ai

AC colorado-pride-pod

Фреймворк дизайна для высококонверсионных ниш Colorado и Sasquatch. Готов для Midjourney или Canva. Идеально подходит для продавцов печати по требованию, нацеленных на рынок гордости Колорадо. ИСПОЛЬЗУЙТЕ КОГДА: пользователь хочет генерировать подсказки для дизайна мерча на тему Колорадо, дизайнов Sasquatch/криптидов или высококонверсионных продуктов POD. НЕ ИСПОЛЬЗУЙТЕ КОГДА: пользователь хочет управлять магазином eBay напрямую. ВЫВОДЫ: Структурированные подсказки для дизайна для Midjourney, DALL-E 3 или Canva.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«The design framework for the high-converting Colorado and Sasquatch ni…»

The design framework for the high-converting Colorado and Sasquatch niches. Ready for Midjourney or Canva. Perfect for print-on-demand sellers aiming at the Colorado pride market. USE WHEN: the user wants to generate design prompts for Colorado-themed merch, Sasquatch/cryptid designs, or high-conversion POD products. DON'T USE WHEN: the user wants to manage an eBay store directly. OUTPUTS: Structured design prompts for Midjourney, DALL-E 3, or Canva.

ClawHub Agent Skills автор: Jason McFatridge v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 236 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Фреймворк дизайна для высококонверсионных ниш Colorado и Sasquatch.

Как процесс C 54/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ГенераторCanvaИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
83
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
54/100
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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "price"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 54/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 8
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 236 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 454 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 5 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 8 пунктов

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a simple prompt-writing skill for Colorado and Sasquatch print-on-demand design ideas, with no code, credentials, or hidden system access.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.