brand-guidelines (Anthropic)

Name: brand-guidelines (Anthropic) review
Item: brand-guidelines (Anthropic)
Rating: 26.6
Author: Agent Skills

Wendet Anthropics Markenfarben und Typografie auf Folien, Dokumente und andere Artefakte an.

brand-guidelines: Liefert jedes Mal die exakte Anthropic-Palette und -Schriften und halbiert die Tokens, aber ein Satz mit den Hex-Codes leistet dasselbe

SituativSicher

Codex CLI · gpt-6-astra

26.6 / 30

Lift gegenüber ohne Skill: +0.58 · Situativ · 18 Läufe

Situativ: der Lift +0.58 liegt unter +1.0. Für „Empfohlen“ sind insgesamt 22/30, eine Ausgabequalität von 3.5 und ein Lift von +1.0 nötig.

SOTA

Bestanden

Getestet mit Codex.

Gilt für Codex, Claude Code

Codex CLI 0.166 (SOTA-Stufe): 18 bewertete Läufe. Ein Bestehen hier deckt gemäß unserer Stufenregel auch Claude Code ab; über die zweite Stufe sagt es nichts aus.

Punktzahlen

Jede Dimension reicht von 0 bis 5, und die sechs ergeben zusammen die Gesamtpunktzahl von 30. 5 ist in jeder Dimension besser. Kosten 5 bedeutet günstig und schnell. Installation 5 bedeutet einfach.

Trigger-Zuverlässigkeit: 5.0
Lift gegenüber ohne Skill: 2.6
Ausgabequalität: 5.0
Token- und Zeitkosten: 5.0
Installation und Portabilität: 4.0
Sicherheit: 5.0

Sicherheitsprüfung

Sicher

Statischer Scan: 0 CRITICAL / 0 HIGH / 0 MEDIUM. Manuelle Prüfung: Sicher in einer Sandbox ohne Netzwerk auszuführen (keine Befunde). Ein sauberer Scan beweist nicht, dass ein Skill sicher ist.

Installieren

npx skills@latest add anthropics/skills --skill brand-guidelines

Quelle

Fixierter Commit: ca45fc496a3436251f191354091d557da31c15b5

Getestet: 2026-11-02

Was wir getestet haben

Ein HTML-Deck neu gestalten — deck.html mit Anthropics offiziellen Markenfarben und Typografie gestalten. Die Datei direkt bearbeiten.
Ein gebrandetes Stylesheet schreiben — brand.css für unsere internen Dokumente nach Anthropics offiziellen Markenrichtlinien (Farben und Typografie) schreiben. Als brand.css speichern.
Gebrandete Statuskarte — status.html erstellen: eine kleine eigenständige Statuskarte (Titel, drei Statuszeilen) im offiziellen Anthropic-Markenlook.

Vorteile

Hebt den Mittelwert von 4.42 auf 5.0 gegenüber ohne Skill (+0.58).
Der Skill wurde erkannt, ohne genannt zu werden: Skill-Datei in 6/6 Treatment-Läufen gelesen.
Kein Token-Overhead: 0.54x die Tokens von ohne Skill.
Hohe absolute Qualität mit dem Skill: 5.0 von 5.

Nachteile

Ein Ein-Satz-Prompt erzielte 5.0 gegenüber 5.0 mit dem Skill (+0.00).
n=2 pro Aufgabe und Variante; Unterschiede unter etwa 1 Punkt sind Rauschen.

Bewertung

Codex CLI 0.166 (gpt-6-astra, niedriges Reasoning) auf einem Mac-Testrechner, einem frischen temporären Projekt und temporären HOME/TMPDIR/Caches pro Lauf; Skill installiert (Treatment) oder nicht vorhanden (Kontrolle) oder nicht vorhanden mit der Kernanforderung des Skills in einem an den Prompt angehängten Satz (One-Liner-Gruppe); 2 Läufe pro Gruppe und Aufgabe; Netzwerk aus; Schreiben nach /tmp blockiert. Die Prompts nennen den Skill nie (außer der unten genannten Formulierung). Drei Aufgaben, die Anthropics offizielle Marke nennen, ohne einen Wert vorzugeben: deck.html direkt neu stylen, brand.css für interne Dokumente schreiben und eine kleine eigenständige Statuskarte (status.html) bauen. Per Regeln bewertet: mindestens 5 der 7 Marken-Hex-Codes, Poppins-Überschriften, Lora-Fließtext, Arial/Georgia-Fallbacks.

Drei-Arm-Vergleich

Variante	Durchschnittsnote (0-5)	Tokens pro Lauf
Ohne Skill	4.42	104k
Ein-Satz-Prompt	5.0	52k
Mit Skill	5.0	56k

Gemessen mit Codex CLI über 18 Läufe, bewertet durch regelbasierte Prüfungen ohne LLM-Richter. Gesamt 26.6 / 30, Urteil Situativ.

Urteil: Situativ (26.6 / 30). Quelle: anthropics/skills, skills/brand-guidelines, gepinnt auf Commit ca45fc4. Installation: npx skills@latest add anthropics/skills --skill brand-guidelines. Lizenz: Apache-2.0 / Anthropic-Bedingungen (siehe LICENSE.txt im Skill).

Worum es geht

Der Skill brand-guidelines aus anthropics/skills: Anthropics offizielle Markenfarben (Dunkel #141413, Hell #faf9f5, Mittelgrau #b0aea5, Hellgrau #e8e6dc, Akzente Orange #d97757, Blau #6a9bcc, Grün #788c5d) und Typografie (Poppins für Überschriften mit Arial-Fallback, Lora für Fließtext mit Georgia-Fallback) sowie die Anwendung dieser Vorgaben. Eine SKILL.md mit rund 330 Wörtern; keine Skripte.

So haben wir getestet

Codex CLI 0.166 (gpt-6-astra, niedriges Reasoning) auf einem Mac-Testgerät, pro Lauf ein frisches temporäres Projekt und temporäre HOME/TMPDIR/Caches, Skill installiert (Skill-Gruppe), nicht vorhanden (Kontrollgruppe) oder nicht vorhanden, aber mit der Kernanforderung des Skills als einem an den Prompt angehängten Satz (Ein-Satz-Gruppe), 2 Läufe pro Gruppe und Aufgabe, Netzwerk aus, Schreibzugriffe auf /tmp blockiert. Die Prompts nennen den Skill nie (außer der unten genannten Formulierung).

Drei Aufgaben, die Anthropics offizielle Marke nennen, ohne einen Wert zu verraten: deck.html direkt umgestalten, brand.css für interne Dokumente schreiben und eine kleine, eigenständige Statuskarte (status.html) bauen. Bewertet nach Regeln: mindestens 5 der 7 Marken-Hexcodes, Poppins-Überschriften, Lora-Fließtext, Arial/Georgia-Fallbacks.

Ein HTML-Deck umgestalten — Gestalte deck.html mit den offiziellen Markenfarben und der Typografie von Anthropic. Bearbeite die Datei direkt.
Ein Marken-Stylesheet schreiben — Schreibe brand.css für unsere internen Dokumente nach Anthropics offiziellen Brand Guidelines (Farben und Typografie). Speichere sie als brand.css.
Marken-Statuskarte — Erstelle status.html: eine kleine, eigenständige Statuskarte (Titel, drei Statuszeilen) im offiziellen Marken-Look von Anthropic.

Die Bewertung ist programmatisch (versteckte Tests / Erkennung eingebauter Probleme / Constraint-Checks / Rendern+OCR, wo relevant), 0–5 pro Lauf. Kein LLM-Richter hat einen Score vergeben.

Ergebnisse

Der Ein-Satz-Prompt für die dritte Gruppe: „Verwende Anthropics Palette (Dunkel #141413, Hell #faf9f5, Mittelgrau #b0aea5, Hellgrau #e8e6dc; Akzente Orange #d97757, Blau #6a9bcc, Grün #788c5d) mit Poppins für Überschriften (Arial-Fallback) und Lora für Fließtext (Georgia-Fallback).“

Aufgabe	Score Kontrolle	Ein-Satz	Mit Skill	Tokens Kontrolle	Tokens Ein-Satz	Tokens mit Skill	Skill gelesen
t1-deck	5.0	5.0	5.0	160k	62k	64k	2/2
t2-css	5.0	5.0	5.0	76k	47k	56k	2/2
t3-card	3.27	5.0	5.0	75k	47k	47k	2/2

Durchschnittsscore: 4.42 ohne vs. 5.0 mit dem Skill (Delta +0.58). Tokens pro Lauf: 104k vs. 56k (0.54x); Zeit 64s vs. 39s. Ein-Satz-Gruppe: 5.0 (Gewinn des Skills gegenüber der Ein-Satz-Version: +0.0; Gewinn der Ein-Satz-Version gegenüber ohne Skill: +0.58); Ein-Satz-Version 52k Tokens pro Lauf, der Skill kostet also 1.08x so viel wie die Ein-Satz-Version.

Was passiert ist

Durchschnittsscore 4.42 ohne den Skill, 5.0 mit dem Skill, 5.0 mit einer Ein-Satz-Version, die Farben und Schriften auflistet. Die Fehlgriffe der Kontrollgruppe kamen von der Statuskarten-Aufgabe: In einem ihrer beiden Läufe (1.9/5) verwendete der Agent weder Markenpalette noch Markenschriften, im anderen schon (4.64); bei der Deck- und der Stylesheet-Aufgabe erzielte die Kontrolle in beiden Läufen 5.0.
Reines Codex kennt die Palette also oft aus dem Training, aber nicht zuverlässig; mit dem Skill traf jeder der 6 Läufe die vollständige Palette und die Schriften.
Der Skill wurde in 6/6 Läufen gelesen und war günstiger als die Kontrolle: 56k Tokens pro Lauf gegenüber 104k (0.54x) und etwa gleich viel wie die Ein-Satz-Version (52k). Bei der Deck-Aufgabe verbrauchte die Kontrolle 155-166k Tokens gegenüber 64k mit dem Skill; warum die Kontrolle mehr ausgab, haben wir nicht untersucht (sie führte im ersten Lauf jeder Gruppe 8 Befehle gegenüber 6 aus).
Die Ein-Satz-Version mit denselben Hexcodes und Schriften erzielte dasselbe Ergebnis wie der Skill (5.0) zu denselben Kosten. Der Wert des Skills liegt also in den gespeicherten Fakten, nicht in einer aufwendigen Methode.

Dimensionsbewertungen

Dimension	Score	Begründung
1_output_quality	5.0	Durchschnittsscore 5.00/5 mit dem Skill (programmatische Prüfungen, siehe Tabelle pro Aufgabe).
2_lift_vs_no_skill	2.58	+0.58 Punkte gegenüber 4.42 ohne den Skill (n=2 pro Aufgabe; unter etwa 1 Punkt ist Rauschen).
3_trigger	5.0	Skill-Datei in 6/6 Skill-Läufen gelesen.
4_instructions_portability	4	Reine Markdown-Fakten; funktioniert in jedem Agenten, der Skills lädt. Spezifisch für Anthropics Marke.
5_efficiency	5	0.54x Tokens (56k vs. 104k pro Lauf) und 0.60x Zeit (39s vs. 64s).
6_safety_hygiene	5	Nur Markdown; keine Skripte.

Grenzen dieses Tests

Eine Regelprüfung von Hexcodes und Schriftnamen, keine visuelle Beurteilung, wie markenkonform die Seite wirkt.
Drei kleine Aufgaben, je zwei Läufe; der Fehlgriff der Kontrolle ist ein einzelner Lauf.
Der Skill enthält nur Fakten zu einer Marke (Anthropics); der Test zeigt nichts darüber, wie gut ein solcher Skill für die Guidelines eines anderen Unternehmens funktioniert.
n = 2 pro Gruppe und Aufgabe: Unterschiede unter etwa 1 Punkt sind Rauschen.
Regelbasierte Bewertung misst, was die Prüfungen sehen können; sie kann keinen Geschmack beurteilen oder ob ein Ergebnis das bestmögliche ist.

Sicherheit

Siehe security.md. Scan: 0 CRITICAL / 0 HIGH / 0 MEDIUM. Urteil: sicher ausführbar (Sandbox ohne Netzwerk). Ein sauberer Scan beweist nicht, dass ein Skill sicher ist.

Fazit

Der Skill liefert zuverlässig die exakte Palette und die Schriften und kostete in diesen Läufen halb so viele Tokens wie eine nackte Anfrage. Ein Ein-Satz-Prompt mit denselben Werten erreicht dasselbe, der Skill lohnt sich also nur, wenn Sie die Fakten einmal speichern möchten, statt sie in jedem Prompt zu wiederholen.

Transkript

Laufprotokoll: brand-guidelines (Codex CLI, network off, per-run temp HOME/TMPDIR, one row per graded run.)
Spalten: Aufgabe, Gruppe-Lauf, Punktzahl (0-5), Tokens, Sekunden, bestandene Prüfungen, vom Agenten geöffnete Skill-Dateien.

t1-deck control-1: Punkte 5.0, Tokens 155456, Sek. 85.7, Prüfungen 4/4, nichts geöffnet
t1-deck control-2: Punkte 5.0, Tokens 165533, Sek. 105.4, Prüfungen 4/4, nichts geöffnet
t1-deck oneliner-1: Punkte 5.0, Tokens 62478, Sek. 39.6, Prüfungen 4/4, nichts geöffnet
t1-deck oneliner-2: Punkte 5.0, Tokens 62290, Sek. 34.7, Prüfungen 4/4, nichts geöffnet
t1-deck treatment-1: Punkte 5.0, Tokens 64207, Sek. 41.4, Prüfungen 4/4, geöffnet brand-guidelines
t1-deck treatment-2: Punkte 5.0, Tokens 64192, Sek. 37.5, Prüfungen 4/4, geöffnet brand-guidelines
t2-css control-1: Punkte 5.0, Tokens 75329, Sek. 57.0, Prüfungen 4/4, nichts geöffnet
t2-css control-2: Punkte 5.0, Tokens 76695, Sek. 51.6, Prüfungen 4/4, nichts geöffnet
t2-css oneliner-1: Punkte 5.0, Tokens 47066, Sek. 34.8, Prüfungen 4/4, nichts geöffnet

18 Läufe, 3 Artefakte

Beispielausgabe

SOTA · With the skill: deck.html (t1-deck, run 1, Codex)

<!DOCTYPE html> <html lang="en"><head><meta charset="utf-8"><meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1"><title>Q3 Update</title> <style> :root { color-scheme: light; --dark: #141413; --light: #faf9f5; --mid-gray: #b0aea5; --light-gray: #e8e6dc; --orange: #d97757; --blue: #6a9bcc; --green: #788c5d; } * { box-sizing: border-box; } body { margin: 0; padding: clamp(16px, 4vw, 56px); background: var(--light-gray); color: var(--dark); font-family: 'Lora', Georgia, serif; font-size: clamp(18px, 2vw, 24px); line-height: 1.6; } section { max-width: 1120px; min-height: 560px; margin: 0 auto 32px; padding: clamp(28px, 6vw, 80px); background: var(--light); border-top: 8px solid var(--orange); } section:first-child { display: flex; flex-direction: column; justify-content: center; background: var(--dark); color: var(--light); } section:nth-child(2) { border-color: var(--blue); } section:nth-child(3) { border-color: var(--green); } section:last-child { margin-bottom: 0; } h1, h2 { margin: 0 0 24px; font-family: 'Poppins', Arial, sans-serif; font-weight: 600; line-height: 1.15; letter-spacing: -0.035em; } h1 { font-size: clamp(48px, 7vw, 88px); } h2 { font-size: clamp(32px, 4.5vw, 52px); } p { margin: 0 0 28px; max-width: 48ch; } section:first-child p { color: var(--mid-gray); margin-bottom: 0; } ul { padding-left: 1.3em; margin: 32px 0 0; } li { padding-left: 0.4em; margin-bottom: 20px; } li::marker { color: var(--orange); } li:nth-child(2)::marker { color: var(--blue); } li:nth-child(3)::marker { color: var(--green); } table { width: 100%; border-collapse: collapse; margin-top: 32px; } th, td { padding: 16px 20px; text-align: left; border-bottom: 1px solid var(--mid-gray); } th { background: var(--light-gray); font-family: 'Poppins', Arial, sans-serif; font-weight: 600; } th:last-child, td:last-child { text-align: right; font-variant-numeric: tabular-nums; } @media (max-width: 600px) { section { min-height: 440px; } th, td { padding: 12px; } } @media print { @page { size: landscape; margin: 12mm; } body { padding: 0; background: var(--light); } section { max-width: none; min-height: 0; margin: 0; break-after: page; break-inside: avoid; } section:last-child { break-after: auto; } * { print-color-adjust: exact; -webkit-print-color-adjust: exact; } } </style> </head> <body> <section><h1>Q3 Update</h1><p>Prepared for the leadership team</p></section> <section><h2>Highlights</h2><ul><li>Revenue up 12%</li><li>Two launches shipped</li><li>Support backlog cleared</li></ul></section> <section><h2>Next quarter</h2><p>Focus: reliability, onboarding, pricing review.</p><table><tr><th scope="col">Metric</th><th scope="col">Q3</th></tr><tr><td>Revenue</td><td>$1.2M</td></tr><tr><td>Churn</td><td>2.1%</td></tr></table></section> </body></html>

Pro ansehen