SKILLEMALL.ai

BB differentiation-adapter

Адаптирует классное задание под конкретные потребности учащихся, сохраняя при этом основную учебную цель. Используйте при дифференциации для учащихся с особыми образовательными потребностями, изучающих английский как второй язык, одаренных, с СДВГ, дислексией или тревогой.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Adapt a classroom task for specific learner needs while preserving the…»

Adapt a classroom task for specific learner needs while preserving the core learning objective intact. Use when differentiating for SEND, EAL, gifted, ADHD, dyslexia, or anxiety.

GarethManning/education-agent-skills Claude Code автор: GarethManning 1 файл тело ≈ 4 021 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 9 ч назад

Адаптирует классное задание под конкретные потребности учащихся, сохраняя при этом основную учебную цель.

Как процесс B 73/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, отчётность по ходу

ПроцедураИИ и агентыПродажи и CRMтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
73/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
Ошибки и развилки вес 10
55
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 73/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4021 токенов
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 39
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние

    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 178 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 12 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 39 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.