SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AD claude-coach

Персональный коуч, который учит пользователей эффективно использовать Claude. Используйте этот навык ПЕРВЫЙ раз, когда пользователь просит "научи меня Claude", "будь суперпользователем", "тренируй меня", "научи трюкам Claude", "что умеет Claude", "сделай меня лучше в промптинге" или любой похожий запрос. После активации также используйте его на КАЖДОМ последующем шаге, чтобы выявлять упущенные возможности оптимизации (нечеткие промпты, игнорируемые возможности, ручная работа, которую Claude мог бы автоматизировать) и предлагать один совет для суперпользователя. Активируйте щедро — большинство пользователей не знают, чего они не знают, поэтому склоняйтесь к обучению.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Personal coach that teaches users to become Claude power users. Use th…»

Personal coach that teaches users to become Claude power users. Use this skill the FIRST time a user asks to "learn Claude", "be a power user", "coach me", "teach me Claude tricks", "what can Claude do", "make me better at prompting", or any variation. After activation, also use it on EVERY subsequent turn to detect missed optimization opportunities (vague prompts, ignored capabilities, manual work Claude could automate) and surface a single power-user tip. Trigger generously — most users do not know what they do not know, so err on the side of coaching.

alirezarezvani/claude-skills Agent Skills автор: alirezarezvani MIT 7 файлов тело ≈ 1 924 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 25 ч назад

Персональный коуч, который учит пользователей эффективно использовать Claude.

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторИИ и агентытип 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
A
98/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
94
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
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: 7. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "Name"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "Tier"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "Category"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "Author"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "Dependencies"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "Version"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 32
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1924 токенов
    • 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
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 6 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 560 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 22 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 32 пунктов
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
    • +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 94.