SKILLEMALL.ai

BB competency-unpacker

Разбейте общий стандарт или описание компетенции на конкретные, оцениваемые критерии успеха и поднавыки. Используйте при интерпретации учебных стандартов или написании учебных целей.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Unpack a broad standard or competency descriptor into specific, assess…»

Unpack a broad standard or competency descriptor into specific, assessable success criteria and sub-skills. Use when interpreting curriculum standards or writing learning objectives.

GarethManning/education-agent-skills Claude Code автор: GarethManning 1 файл тело ≈ 3 798 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 9 ч назад

Разбейте общий стандарт или описание компетенции на конкретные, оцениваемые критерии успеха и поднавыки.

Как процесс B 68/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, ошибки и развилки, повторный запуск

АнализаторОбучениетип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
81
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
68/100
Почти готов
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
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: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "effort"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "skill_id"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "skill_name"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "domain"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "evidence_strength"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "evidence_sources"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "input_schema"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "output_schema"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "chains_well_with"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "teacher_time"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 68/100

    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
    • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 28
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3798 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 182 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 13 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 28 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.