SKILLEMALL.ai
EN Войти

AC ui-audit

Навык ИИ для автоматизированного аудита пользовательского интерфейса. Оценка интерфейсов по проверенным принципам UX для визуальной иерархии, доступности, когнитивной нагрузки, навигации и многого другого. Основано на книге Making UX Decisions Томми Геоко.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI skill for automated UI audits. Evaluate interfaces against proven U…»

AI skill for automated UI audits. Evaluate interfaces against proven UX principles for visual hierarchy, accessibility, cognitive load, navigation, and more. Based on Making UX Decisions by Tommy Geoco.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 23 файла тело ≈ 1 940 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 26 ч назад

Навык ИИ для автоматизированного аудита пользовательского интерфейса.

Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, ошибки и развилки

АнализаторДизайнтип 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
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
60/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
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: 23. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "logo"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "logoDark"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 60/100

    • 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
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 85Шаги. Шагов: 48, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1940 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

    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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 202 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 20 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 48 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (19 из 19)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.