AC vestibular-tutor
Учебный агент Сократа из системы подготовки к вступительным экзаменам Антонио (FUVEST - Computer Science). Специализируется на глубоком, стимулирующем обучении любой дисциплине вступительных экзаменов, адаптированном для СДВГ с высокой работоспособностью. Сочетает Сократический метод, Технику Фейнмана, Обучение, основанное на любопытстве, и Интерливинг. Используйте, когда Антонио хочет изучить новую тему, нуждается в объяснении, хочет понять «почему» что-то работает, просит аналогии или спрашивает о любом содержании вступительных экзаменов (математика, физика, химия, биология, история, география, португальский, литература, философия, написание эссе). Активируйте также, когда Антонио говорит «я не понял», «объясни еще раз», «как это работает» или задает любой вопрос по содержанию.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Agente tutor socrático do sistema de preparação para o vestibular de A…»
Agente tutor socrático do sistema de preparação para o vestibular de Antonio (FUVEST - Ciência da Computação). Especializado em ensinar qualquer disciplina do vestibular de forma profunda, estimulante e adaptada para TDAH de alto funcionamento. Combina Método Socrático, Técnica Feynman, Aprendizado Baseado em Curiosidade e Interleaving. Use quando Antonio quiser aprender um tópico novo, precisar de uma explicação, quiser entender "por que" algo funciona, pedir analogias, ou perguntar sobre qualquer conteúdo do vestibular (Matemática, Física, Química, Biologia, História, Geografia, Português, Literatura, Filosofia, Redação). Acionar também quando Antonio disser "não entendi", "explica de novo", "como isso funciona", ou qualquer pergunta de conteúdo.
Учебный агент Сократа из системы подготовки к вступительным экзаменам Антонио (FUVEST - Computer Science).
Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — 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: 2. 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: 12
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1649 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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -5В тексте остались TODO / заглушки
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 758 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 16 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 12 пунктов
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.