AD ai-learning-journal
Инструмент для записи и отслеживания прогресса в изучении ИИ. Используется для записи заметок по изучению ИИ/LLM, опыта использования, советов по Prompt, впечатлений от инструментов, а также для предоставления рекомендаций и планирования обучения. Следует использовать этот навык при обсуждении любой из следующих тем: запись обучения ИИ, заметки по обучению, опыт использования ИИ, изучение Prompt Engineering, сравнение моделей, опыт использования инструментов ИИ, запись обучения ИИ-инструментам, обучение LLM, обучение RAG, обучение Agent, обучение MCP, практика тонкой настройки ИИ, планирование обучения ИИ, как учить ИИ, основы ИИ, рекомендации по учебному плану, обучение ИИ с нуля, рекомендации по учебным ресурсам, направления обучения ИИ, как систематически изучать ИИ, советы по методам обучения, обзор записей обучения, резюме обучения, база знаний ИИ. Даже если пользователь просто упомянет "сегодня попробовал Claude" или "изучил новый прием prompt", следует использовать этот навык, чтобы помочь пользователю структурировать запись. Этот навык также срабатывает на английские запросы, такие как: AI learning notes, learning journal, AI study plan, how to learn AI, AI learning roadmap, prompt engineering tips, model comparison, AI tool review, LLM learning, RAG tutorial, agent development notes, fine-tuning practice, AI learning recommendations, review my learning history, learning summary, AI knowledge base. Даже случайные упоминания, такие как "tried Claude today" или "learned a new prompting trick", должны активировать этот навык.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI 学习记录与成长追踪工具。用于记录 AI/LLM 学习笔记、使用心得、Prompt 技巧、工具体验等,并提供学习指导和规划。当用户提到以…»
AI 学习记录与成长追踪工具。用于记录 AI/LLM 学习笔记、使用心得、Prompt 技巧、工具体验等,并提供学习指导和规划。当用户提到以下任何话题时都应使用此 skill:AI 学习记录、学习笔记、AI 使用心得、Prompt 工程学习、模型对比体验、AI 工具使用记录、LLM 学习、RAG 学习、Agent 学习、MCP 学习、AI 微调实践、AI 学习规划、怎么学 AI、AI 入门、学习路线推荐、从零学 AI、推荐学习资源、AI 学习方向、如何系统学习 AI、学习方法建议、回顾学习记录、学习总结、AI 知识整理。即使用户只是随口提了一句"今天试了一下 Claude"或"学了个新的 prompt 技巧",也应当触发此 skill 帮助用户结构化记录。This skill also triggers for English queries such as: AI learning notes, learning journal, AI study plan, how to learn AI, AI learning roadmap, prompt engineering tips, model comparison, AI tool review, LLM learning, RAG tutorial, agent development notes, fine-tuning practice, AI learning recommendations, review my learning history, learning summary, AI knowledge base. Even casual mentions like "tried Claude today" or "learned a new prompting trick" should trigger this skill.
Инструмент для записи и отслеживания прогресса в изучении ИИ.
Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- 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: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
frontmatter-yamlSKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 2, column 14: description: AI 学习记录与成长追踪工具。用于记录 AI/LLM 学习笔记、使用心得、Prompt 技巧、工具体验等,并提供学习指导和规划。当用… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении
Процессный рейтинг: все десять параметров 43/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 95
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2383 токенов
- low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле
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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Длина description 812: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
- +4Структура: 34 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 95 пунктов
- +4Есть примеры (13 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.