AB multilingual-learning-sprint
Multilingual Learning Sprint — это адаптивный тренер по изучению языков для быстрого составления планов на основе интересов на английском, японском, китайском, испанском, французском, корейском, немецком, арабском и других языках. Используйте, когда пользователь хочет оценить языковые способности, выбрать интересный контент, составить 7/14/30-дневный экспресс-план, попрактиковаться в разговорной речи, письме, чтении или аудировании, проводить викторины с интервальным повторением, планировать периодические проверочные тесты или предоставлять услугу обучения через Alipay AI Pay и JD ClawTip A2A payment. Акцент делается на диагностику размещения, оценку в стиле CEFR, персонализацию контента, целевой дизайн уроков, измеримое подкрепление, оплату по мере использования Alipay HTTP 402 и метаданные заказов ClawTip/X402.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Multilingual Learning Sprint is an adaptive language-learning coach fo…»
Multilingual Learning Sprint is an adaptive language-learning coach for rapid, interest-based plans across English, Japanese, Chinese, Spanish, French, Korean, German, Arabic, and other languages. Use when a user wants to assess language ability, choose enjoyable content, build a 7/14/30-day crash-course plan, practice speaking, writing, reading, or listening, run spaced-repetition quizzes, schedule periodic review tests, or expose the learning service through Alipay AI Pay and JD ClawTip A2A payment. It emphasizes placement diagnostics, CEFR-style scoring, content personalization, targeted lesson design, measurable reinforcement, Alipay HTTP 402 pay-per-use, and ClawTip/X402 order metadata.
Multilingual Learning Sprint — это адаптивный тренер по изучению языков для быстрого составления планов на основе интересов на английском, японском…
Как процесс B 69/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, входы и предусловия, 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: 8. 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 69/100
- 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: 5, без проверки текущего состояния
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 51
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2655 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
- +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- -31 из 3 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 700 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 19 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 51 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (8 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.