SKILLEMALL.ai

AC learning-cards

Система карточек для интервального повторения, основанная на Feishu Bitable (многомерная таблица). Создавайте карточки из любой книги или базы знаний, интерактивно проверяйте пользователя, отслеживайте прогресс с помощью 16 полей и автоматически планируйте повторения, используя правило 85%. 基于飞书多维表格的间隔复习学习卡片系统。从任何书籍/知识体系生成学习卡片, 通过对话式问答练习,16 个字段追踪学习进度,85% 规则动态调整难度。 Используйте, когда / 使用场景: (1) Пользователь хочет изучать книгу/курс с помощью карточек / 用户想用卡片学习一本书或课程 (2) Пользователь говорит "继续学习", "来几张卡片", "continue studying", "quiz me" (3) Пользователь просит создать учебные карточки из книги или документа / 用户要求从书籍或文档生成学习卡片 (4) Пользователь спрашивает об учебном прогрессе, слабых местах или плане повторения / 查看学习进度、薄弱点、复习计划 (5) Пользователь упоминает "学习卡片", "间隔复习", "spaced repetition", "flashcards"

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Spaced-repetition flashcard system backed by Feishu Bitable (multi-dim…»

Spaced-repetition flashcard system backed by Feishu Bitable (multi-dimensional table). Create flashcards from any book or knowledge base, quiz the user interactively, track progress with 16 fields, and auto-schedule reviews using the 85% Rule. 基于飞书多维表格的间隔复习学习卡片系统。从任何书籍/知识体系生成学习卡片, 通过对话式问答练习,16 个字段追踪学习进度,85% 规则动态调整难度。 Use when / 使用场景: (1) User wants to study a book/course with flashcards / 用户想用卡片学习一本书或课程 (2) User says "继续学习", "来几张卡片", "continue studying", "quiz me" (3) User asks to create learning cards from a book or document / 用户要求从书籍或文档生成学习卡片 (4) User asks about learning progress, weak points, or review schedule / 查看学习进度、薄弱点、复习计划 (5) User mentions "学习卡片", "间隔复习", "spaced repetition", "flashcards"

ClawHub Agent Skills автор: Madoka v1.1.1 MIT-0 3 файла тело ≈ 1 307 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Система карточек для интервального повторения, основанная на Feishu Bitable (многомерная таблица).

Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, ошибки и развилки

АнализаторОбучениетип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
97/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
93
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
58/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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: 3. 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 58/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 8
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1307 токенов

    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 4 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 709 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 16 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 8 пунктов
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 93.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a disclosed Feishu-backed flashcard skill whose table reads and progress updates match its learning purpose.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.