AC coursera-progress
Получает и отображает информацию о зачислении на курсы Coursera, прогрессе обучения, оценках, сертификатах и предстоящих сроках с помощью API Coursera. Используйте этот навык, когда пользователь хочет проверить свой прогресс в обучении на Coursera, посмотреть, на какие курсы он записан, узнать о сроках выполнения заданий, отслеживать получение сертификатов или получить сводку по обучению. Активируется по фразам вроде «мои курсы Coursera», «прогресс Coursera», «проверить мой Coursera», «что нужно сделать на Coursera», «сертификат Coursera», «прогресс онлайн-курса» или «мои записи на курсы».
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Fetch and display Coursera course enrollment, completion progress, gra…»
Fetch and display Coursera course enrollment, completion progress, grades, certificates, and upcoming deadlines using the Coursera API. Use this skill whenever the user wants to check their Coursera learning progress, see what courses they're enrolled in, review assignment deadlines, track certificate completions, or get a learning summary. Trigger on phrases like "my Coursera courses", "Coursera progress", "check my Coursera", "what's due on Coursera", "Coursera certificate", "online course progress", or "my enrollments".
Получает и отображает информацию о зачислении на курсы Coursera, прогрессе обучения, оценках, сертификатах и предстоящих сроках с помощью API Coursera.
Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, отчётность по ходу
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
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 75Шаги. Шагов: 3
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1231 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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 7 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 528 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 16 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 3 пунктов
- +4Есть примеры (13 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.