SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

DD blended-learning-instructional-design

Генерирует для преподавателей вузов и профессиональных училищ проекты смешанного обучения, документы Word с календарным планом курса, а также интерактивные веб-презентации и PPT для защиты проектов. Вызывается, когда пользователь упоминает ключевые слова, такие как «смешанное обучение», «проектирование смешанного обучения», «конкурс проектов смешанного обучения», «онлайн и офлайн интегрированный курс», «перевернутый класс», «проектирование обучения в системе Chaoxing Xuexitong», «презентация для защиты проекта», «календарный план обучения». Даже если пользователь не произнес вышеуказанные ключевые слова, но суть запроса заключается в «разработке интегрированного онлайн и офлайн плана обучения для курса (включая календарный план, презентацию для защиты проекта или PPT)», этот навык также должен быть вызван.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«为高校及职业院校教师生成混合式教学设计方案、课程教学日历 Word 文档，以及 HTML 交互式说课课件与说课 PPT。当用户提到混合式教学…»

为高校及职业院校教师生成混合式教学设计方案、课程教学日历 Word 文档，以及 HTML 交互式说课课件与说课 PPT。当用户提到混合式教学、混合式教学设计、混合式教学设计大赛、线上线下融合课程、翻转课堂、超星学习通教学设计、说课课件、教学日历等关键词时调用本技能；即使用户未说出上述关键词，只要需求本质是“为一门课程设计线上线下融合的教学方案（含教学日历、说课课件或说课 PPT）”，也应主动调用本技能。

ClawHub Hermes автор: Dever Lee v3.5.81 MIT-0 23 файла · 11 скриптов тело ≈ 2 451 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 6 дн назад

Генерирует для преподавателей вузов и профессиональных училищ проекты смешанного обучения, документы Word с календарным планом курса, а также интерактивные…

Как процесс D 41/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураWordPowerPointОбучениетип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
D
77/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
86
Качество 40%
63
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
41/100
Процесс не доведён
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.
  2. Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
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 · 14

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 14
  • низкая Обфускация obf-base64-blob assets/templates/templates.json:1
    Длинный blob, похожий на base64 (в кавычках — упоминание, а не команда)
    {"混合式教学设计方案模版.docx": "UEsD…AAA
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token assets/templates/templates.json:1
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    {"混合式教学设计方案模版.docx": "UEsD…AAA
    в кавычках
  • низкая Обфускация obf-base64-blob references/bloom_reference.json:7
    Длинный blob, похожий на base64 (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "data": "EAiNIqcROLCz+giSS…d87/x3fZ…jqn+HP6N…H7t+MCHt/jxkN…9qN+TI3it/Hchgc9a0X6a+g2TDkjWJt
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/bloom_reference.json:7
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "data": "EAiNIqcROLCz+giSS…d87/x3fZ…jqn+HP6N…H7t+MCHt/jxkN…9qN+TI3it/Hchgc9a0X6a+g2TDkjWJt
    в кавычках
  • низкая Обфускация obf-base64-blob references/design_plan_guide.json:7
    Длинный blob, похожий на base64 (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "data": "DO6u…IX9+OrP4…uJF+dQdb…vSn+T2gB9
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/design_plan_guide.json:7
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "data": "DO6u…IX9+OrP4…uJF+dQdb…vSn+T2gB9
    в кавычках
  • низкая Обфускация obf-base64-blob references/faq.json:7
    Длинный blob, похожий на base64 (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "data": "Vujv…dsO+nOd/X91s…Z6j+6BCZ…wzQ/Yw7F…n69
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/faq.json:7
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "data": "Vujv…dsO+nOd/X91s…Z6j+6BCZ…wzQ/Yw7F…n69
    в кавычках
  • низкая Обфускация obf-base64-blob references/footer_note.json:7
    Длинный blob, похожий на base64 (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "data": "nQQk…Vut+aMkX…K3t/vZ8i…DvE+m+T41u…Nph
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/footer_note.json:7
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "data": "nQQk…Vut+aMkX…K3t/vZ8i…DvE+m+T41u…Nph
    в кавычках
  • низкая Обфускация obf-base64-blob references/methodology.json:7
    Длинный blob, похожий на base64 (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "data": "uX1i…ZSe+E01g5D6Af+ZstE…RKE+Voo9…8bk+h3Th…p2z/S6feT5LzDB
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/methodology.json:7
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "data": "uX1i…ZSe+E01g5D6Af+ZstE…RKE+Voo9…8bk+h3Th…p2z/S6feT5LzDB
    в кавычках
  • низкая Обфускация obf-base64-blob references/output_preview.json:7
    Длинный blob, похожий на base64 (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "data": "f0Z9…X7x/PEEpGzqts1P/1U2z…BN1/pE/iSYH…rdv+LV65…6NU++38Fs…Epr
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/output_preview.json:7
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "data": "f0Z9…X7x/PEEpGzqts1P/1U2z…BN1/pE/iSYH…rdv+LV65…6NU++38Fs…Epr
    в кавычках

Просканировано файлов: 23. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-long-hermes description 203 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой)
  • предупреждение description-no-when ни description, ни раздел "## When to Use" не говорят, когда применять скилл
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "displayName"

Процессный рейтинг: все десять параметров 41/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (blended-learning-instructional-design) не совпадает с папкой (blended-learning-instructional-design-3-5-81)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 47
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2451 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (8 тегов): типизированный вызов надёжнее

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
  • -32 из 11 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 203 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 16 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 47 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 63.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill is a coherent Chinese teaching-material generator, but it deserves review because normal use can automatically install Python packages and send course-search queries to external search engines.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 1 окт. 2026 г.