SKILLEMALL.ai

BC zone-of-proximal-development

Разработайте связный урок оценки и практики, используя принципы зоны ближайшего развития: независимая диагностика, целевой обзор, поддерживаемая практика, новые независимые проверки и обоснованный следующий шаг. Используйте для 习题课(最近发展区), зоны ближайшего развития, 测验习题课, диагностических обзорных уроков или практики от управляемой к независимой. Также может провести один цикл практики в чате; не превращайте запрос на одно упражнение или объяснение теории в полный урок.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Design a coherent assessment-and-practice lesson using zone-of-proxima…»

Design a coherent assessment-and-practice lesson using zone-of-proximal-development principles: independent diagnosis, targeted review, supported practice, fresh independent checks, and an evidence-based next step. Use for 习题课(最近发展区), 最近发展区, 测验习题课, diagnostic review lessons, or guided-to-independent practice. Can also run one practice cycle in chat; do not turn a request for a single exercise or theory explanation into a full lesson.

THU-MAIC/OpenMAIC Agent Skills автор: THU-MAIC MIT 3 файла тело ≈ 925 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 6 дн назад

Разработайте связный урок оценки и практики, используя принципы зоны ближайшего развития: независимая диагностика, целевой обзор, поддерживаемая практика…

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторОбучениетип 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
C
53/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

    • 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
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 21
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 925 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

    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
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 437 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 21 пунктов
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

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