SKILLEMALL.ai

BC ai-role-dialogue-design

Навык проектирования интерактивных диалогов с ИИ-персонажами. Используется для проектирования многоходовых диалогов в курсе высшей математики с участием нескольких персонажей (профессор Ван + Муму + Ацян + Сяо Мэй + Сяо Ли) для создания когнитивных конфликтов, стимулирования мотивации к обучению, углубления понимания концепций. Применимые сценарии: (1) Введение в новый урок (2) Диалог для повторения урока (3) Диалог для проработки сложных тем (4) Генерация сопутствующих классных упражнений.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI角色互动对话设计技能。用于设计高等数学课程中多角色(王教授+木木+阿强+小美+小李)的多轮对话,引发认知冲突、激发学习动机、深化概念理解…»

AI角色互动对话设计技能。用于设计高等数学课程中多角色(王教授+木木+阿强+小美+小李)的多轮对话,引发认知冲突、激发学习动机、深化概念理解。适用场景:(1) 新课时引入设计 (2) 复习课对话设计 (3) 重难点突破对话 (4) 生成配套课堂练习。

ClawHub Agent Skills автор: math v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 407 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Навык проектирования интерактивных диалогов с ИИ-персонажами.

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

СправочникИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
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

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

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: 34
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1407 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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 125 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 23 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 34 пунктов
  • +4Есть примеры (10 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a self-contained classroom dialogue-writing guide and does not ask for risky access or hidden actions.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.