AB retaincraft
Помощник по обучению с ИИ FSRS-5 с интервальным повторением и активным припоминанием, методом Фейнмана, интервальной практикой, причинными вопросами. Основано на доказательствах: распределенная практика d=0.85, тестирование на практике d=0.74, ИИ-репетиторство 0.63-1.3 SD. Совместимость с несколькими платформами: OpenClaw, WorkBuddy, Claude Code, Hermes Agent. Функции: интервальное повторение FSRS-5 (по умолчанию), резервное копирование SM-2, кривая забывания, обнаружение выгорания, учебный контракт, еженедельный отчет. 169 тестов, 24 команды CLI, 14 академических цитат, ноль внешних зависимостей.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Spaced repetition & FSRS-5 AI learning assistant with active recall, F…»
Spaced repetition & FSRS-5 AI learning assistant with active recall, Feynman technique, interleaved practice, causal questioning. 间隔重复FSRS-5 AI学习助手，整合主动回忆、费曼学习法、交错练习、因果追问。 Evidence-based: distributed practice d=0.85, practice testing d=0.74, AI tutoring 0.63-1.3 SD. Multi-platform compatible: OpenClaw, WorkBuddy, Claude Code, Hermes Agent. Features: FSRS-5 spaced repetition (default), SM-2 fallback, forgetting curve, burnout detection, learning contract, weekly report. 169 tests, 24 CLI commands, 14 academic citations, zero external dependencies.
Помощник по обучению с ИИ FSRS-5 с интервальным повторением и активным припоминанием, методом Фейнмана, интервальной практикой, причинными вопросами.
Как процесс B 72/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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: 8. 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") - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "homepage"
Процессный рейтинг: все десять параметров 72/100
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 119
- 100Результат и критерий готовности. Формат результата и критерий готовности описаны
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 4, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3905 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
- low Разделов верхнего уровня: 17. Похоже на несколько доменов в одном скилле
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)
- -259 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 552 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 39 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 119 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (10 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.