AC quizme
Адаптивный навык викторины по технологиям для OpenClaw. Задает один вопрос за раз по любой теме программирования или информатики: Python, JavaScript, SQL, системный дизайн, алгоритмы, сети, Git, Docker, API и многое другое. Включает фрагменты кода, где это уместно. Сложность динамически адаптируется — сложнее после правильных ответов, проще после неправильных. Использует скользящую базу вопросов, генерируемую пакетами (через GPT-4o-mini), поэтому сеансы быстрые и экономные по токенам. Автоматически переводит вас на следующий уровень сложности, когда вы достигаете 80% точности. Отслеживает ваши темы и прогресс между сеансами. Триггер: /quizme, «проведи мне викторину по X», «научи меня X», «проверь мои знания X», «я хочу изучить X», «начать викторину».
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Adaptive tech quiz skill for OpenClaw. Asks one question at a time on…»
Adaptive tech quiz skill for OpenClaw. Asks one question at a time on any coding or CS topic: Python, JavaScript, SQL, system design, algorithms, networking, Git, Docker, APIs, and more. Includes code snippets where relevant. Difficulty adapts dynamically — harder after correct answers, easier after wrong ones. Uses a rolling question bank generated in batches (via GPT-4o-mini) so sessions are fast and token-efficient. Automatically graduates you to the next difficulty level when you hit 80% accuracy. Tracks your topics and progress across sessions. Trigger: /quizme, "quiz me on X", "teach me X", "test my knowledge of X", "I want to learn X", "start a quiz".
Адаптивный навык викторины по технологиям для OpenClaw.
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: 5. 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
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Ошибки и развилки. Развилок: 4
- 85Шаги. Шагов: 34, расплывчатых формулировок: 1
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1929 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- high Скилл велит модели самой совершать необратимое действие, без подтверждения человеком
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
- -31 из 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 5 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 666 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 19 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 34 пунктов
- +4Есть примеры (7 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 90.