BF exam-paper-error-analysis
Навык анализа ошибок по всем предметам: глубокий анализ отдельных заданий, анализ потерь баллов по всей работе, генерация вариативных заданий, классификация и разбор ошибок. Поддерживает ввод текста/файлов (изображения, PDF и т. д.; PDF автоматически преобразуется в изображение с использованием мультимодальной модели, без локального OCR). Охватывает 8+ специальностей базового и профессионального образования (электромеханика, компьютерные науки, бухгалтерский учет, сестринское дело, ремонт автомобилей, строительство, туризм, электронная коммерция и т. д.). Сценарии запуска: загрузка ошибок/работ для анализа, запрос вариативных заданий/целенаправленных упражнений, запрос рекомендаций по разбору или классификации ошибок. Ключевые слова: анализ ошибок, анализ работ, карта потерь баллов, вариативные задания, рекомендации по разбору, анализ практических навыков, практические задания, симуляция экзаменов.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«全学科错题分析技能，提供单题深度分析、整卷失分分析、变式题生成、错题分类讲评四大能力。 支持文字/文件输入（图片、PDF等，PDF自动转图片…»
全学科错题分析技能，提供单题深度分析、整卷失分分析、变式题生成、错题分类讲评四大能力。 支持文字/文件输入（图片、PDF等，PDF自动转图片后使用多模态模型识别，不使用本地OCR）。 覆盖基础教育和职业教育（机电、计算机、会计、护理、汽修、建筑、旅游、电商等）8+专业。 触发场景：上传错题/试卷要求分析、要求出变式题/针对性练习、请求讲评建议或错题分类。 关键词：错题分析、试卷分析、失分地图、变式题、讲评建议、实操分析、实训件、技能考核、考证模拟。
Навык анализа ошибок по всем предметам: глубокий анализ отдельных заданий, анализ потерь баллов по всей работе, генерация вариативных заданий, классификация и…
Как процесс F 35/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/error-types.md, references/vocational-standards.md, references/subject-adaptation.md
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/error-types.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/vocational-standards.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/subject-adaptation.md
Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 3 файла(ов): references/error-types.md, references/vocational-standards.md, references/subject-adaptation.md
- 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
- 100Шаги. Шагов: 79
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2375 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
- -225 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 226 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 32 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 79 пунктов
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 62.