SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CC historical-thinking-strategy-modelling-guide

Разработайте модель мышления учителя, демонстрирующую стратегии исторического мышления с использованием конкретного документа. Используйте при планировании явного обучения стратегиям или когда ученики следуют протоколу, не понимая лежащих в его основе рассуждений.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Design a teacher think-aloud that models historical thinking strategie…»

Design a teacher think-aloud that models historical thinking strategies with a specific document. Use when planning explicit strategy instruction or when students follow a protocol without understanding the underlying reasoning.

GarethManning/education-agent-skills Claude Code автор: GarethManning 1 файл тело ≈ 5 678 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 9 ч назад

Разработайте модель мышления учителя, демонстрирующую стратегии исторического мышления с использованием конкретного документа.

Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, ошибки и развилки

ПроцедураИИ и агентыИсследованияОбучениетип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: 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) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
C
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
71
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
56/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 5678 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • 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 "contributor"
  • 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 56/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 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
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5678 токенов
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 10
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте

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 228 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 12 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 10 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.