SKILLEMALL.ai
EN Войти

AC scroll-experience

Эксперт по созданию иммерсивных эффектов прокрутки — параллакс-сторителлинг, анимация прокрутки, интерактивные повествования и кинематографические веб-опыты. Подобно интерактивным материалам NY Times, страницам продуктов Apple и отмеченным наградами веб-опытам. Делает веб-сайты похожими на впечатления, а не просто страницы. Используйте, когда: анимация прокрутки, параллакс, сторителлинг при прокрутке, интерактивная история, кинематографический веб-сайт.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Expert in building immersive scroll-driven experiences - parallax stor…»

Expert in building immersive scroll-driven experiences - parallax storytelling, scroll animations, interactive narratives, and cinematic web experiences. Like NY Times interactives, Apple product pages, and award-winning web experiences. Makes websites feel like experiences, not just pages. Use when: scroll animation, parallax, scroll storytelling, interactive story, cinematic website.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 1 файл тело ≈ 1 388 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 35 ч назад

Эксперт по созданию иммерсивных эффектов прокрутки — параллакс-сторителлинг, анимация прокрутки, интерактивные повествования и кинематографические веб-опыты.

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторРазработкаТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
83
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
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

Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: RA-Skills

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: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "source"

    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: 1, без проверки текущего состояния
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 8
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1388 токенов

    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 388 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 12 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 8 пунктов
    • +4Есть примеры (11 блоков кода)

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