SKILLEMALL.ai

AC fe-cli

CLI-инструментарий для создания фронтенд-проектов. Поддерживает React/Vue/Next.js/Nuxt.js/Astro/React Native + shadcn/Ant Design/MUI/Tailwind + Zustand/Redux + i18n, инициализирует стандартизированные фронтенд-проекты. Поддерживает 9 типов проектов: Web SPA, админ-панели, мобильные H5, десктопные приложения Electron, десктопные приложения Tauri, SSR (Next.js/Nuxt), мини-приложения (WeChat/Taro), мобильные приложения React Native, статические сайты (Astro/Gatsby/VitePress). Триггеры: пользователь запрашивает создание нового фронтенд-проекта, инициализацию проекта, настройку инструментария или упоминает "новый фронтенд-проект", "инициализация проекта", "инструментарий", "создание React/Vue проекта". Также может использоваться для проверки/обзора соответствия существующих фронтенд-проектов стандартам.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«前端项目脚手架 CLI。支持 React/Vue/Next.js/Nuxt.js/Astro/React Native + shadcn/A…»

前端项目脚手架 CLI。支持 React/Vue/Next.js/Nuxt.js/Astro/React Native + shadcn/Ant Design/MUI/Tailwind + Zustand/Redux + i18n,初始化标准化前端项目。支持 9 种项目类型:Web SPA、后台管理、移动 H5、 Electron 桌面端、Tauri 桌面端、SSR (Next.js/Nuxt)、小程序 (微信/Taro)、React Native 移动端、 静态建站 (Astro/Gatsby/VitePress)。 触发:用户要求创建新前端项目、初始化项目、搭建脚手架, 或提到"新建前端项目"、"初始化项目"、"脚手架"、"创建 React/Vue 项目"。 也可用于检查/审查已有前端项目的规范性。

ClawHub Agent Skills автор: zZihan v3.1.1 MIT-0 14 файлов тело ≈ 2 523 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

CLI-инструментарий для создания фронтенд-проектов.

Как процесс C 50/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияРазработкаИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
50/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

Процессный рейтинг: все десять параметров 50/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python, node), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 44
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2523 токенов
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

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

  • +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
  • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 356 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 25 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 44 пунктов
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This frontend scaffolding skill is not malicious, but it ships several powerful or privacy-sensitive defaults that users should review before generated projects are used beyond local experimentation.
LLM: suspicious (high) · 24 мая 2026 г.