AC openclaw-color-palette
Комплексный набор инструментов для обработки цветов — генерация гармоничных палитр из любого исходного цвета, проверка контрастности на соответствие WCAG 2.1 AA/AAA, преобразование между hex/RGB/HSL/HSV/CMYK, симуляция 8 типов дальтонизма и извлечение доминирующих цветов из изображений. Используйте при: (1) пользователь говорит «создать цветовую палитру» или «дай мне цветовую схему для моего сайта», (2) пользователь спрашивает «проверить контрастность» или «это читаемо» или «доступность WCAG», (3) пользователь нуждается в «конвертировать hex в RGB» или «что такое #FF5733 в HSL», (4) пользователь хочет «симулировать дальтонизм» или «как видят дальтоники это», (5) пользователь запрашивает «извлечь цвета из изображения» или «получить фирменные цвета из этого логотипа». 6 алгоритмов гармонии, 140 именованных цветов CSS, кластеризация k-средних. Нулевая установка, менее 100 мс на Cloudflare Workers. Бесплатно + Pro $9/мес.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Design-grade color processing suite — generate harmonious palettes fro…»
Design-grade color processing suite — generate harmonious palettes from any seed color, check WCAG 2.1 AA/AAA contrast accessibility, convert between hex/RGB/HSL/HSV/CMYK, simulate 8 color blindness types, and extract dominant colors from images. Use when: (1) user says 'generate a color palette' or 'give me a color scheme for my website', (2) user asks 'check contrast' or 'is this readable' or 'WCAG accessibility', (3) user needs to 'convert hex to RGB' or 'what is #FF5733 in HSL', (4) user wants to 'simulate color blindness' or 'how do colorblind users see this', (5) user requests 'extract colors from image' or 'pull brand colors from this logo'. 6 harmony algorithms, 140 CSS named colors, k-means clustering. Zero install, sub-100ms on Cloudflare Workers. Free + Pro $9/mo.
Комплексный набор инструментов для обработки цветов — генерация гармоничных палитр из любого исходного цвета, проверка контрастности на соответствие WCAG 2.1…
Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- 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-keyнеизвестное поле фронтматтера "read_when" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "commands"
Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100
- 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
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 18
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2490 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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 785 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 17 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 18 пунктов
- +4Есть примеры (5 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.