AB learn-everything
Превратите загруженный PDF, статью, главу книги, документ, URL или предоставленную пользователем тему в структурированный, интерактивный учебный курс. Используйте, когда пользователь хочет изучить, освоить, понять, повторить или попрактиковаться в предмете по главам; запрашивает учебник или учебную программу по исходным материалам; хочет упражнения, викторины, оценку ответов, подсказки, интервальное повторение или итоговую оценку; или говорит «научи меня этому», «изучи этот PDF», «分章节教学», «带我学» или подобное; или возвращается, чтобы продолжить предыдущий курс («продолжить мой курс», «接着上次学») или предоставляет сохраненный файл состояния курса или блок состояния. Адаптируйте объяснения и практику к уровню учащегося, сохраняйте ссылки на страницы или разделы для документов и преподавайте поэтапно, а не вываливая весь контент сразу.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Turn an uploaded PDF, paper, book chapter, document, URL, or user-prov…»
Turn an uploaded PDF, paper, book chapter, document, URL, or user-provided topic into a structured, interactive learning course. Use when the user wants to learn, study, understand, master, review, or practice a subject chapter by chapter; asks for a tutorial or curriculum from source material; wants exercises, quizzes, answer grading, hints, spaced review, or a final assessment; or says "teach me this", "learn this PDF", "分章节教学", "带我学", or similar; or returns to continue a previous course ("continue my course", "接着上次学") or supplies a saved course-state file or state block. Adapt explanations and practice to the learner's level, preserve page or section references for documents, and teach incrementally rather than dumping all content at once.
Превратите загруженный PDF, статью, главу книги, документ, URL или предоставленную пользователем тему в структурированный, интерактивный учебный курс.
Как процесс B 66/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, ошибки и развилки, повторный запуск
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: 4. 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 66/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 98
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2705 токенов
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- low Разделов верхнего уровня: 11. 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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +4Нет примеров входа/выхода
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 752 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 15 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 98 пунктов
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.