SKILLEMALL.ai

CC xiaozhi-biology-concept-network

Конструктор сетевых концепций по биологии: помогает учащимся связать разрозненные биологические концепции в сеть — иерархически по принципу «основная концепция → важная концепция → второстепенная концепция», связывая их через жизненные концепции, такие как структура и функция, материя и энергия, проясняя отношения между наиболее легко путаемыми концепциями, такими как гены и хромосомы, фотосинтез и дыхание; старшая школа охватывает уровни концепций обязательных и выборочных курсов (выборочные курсы только для учеников, выбирающих биологию). Примеры триггерных фраз: «Каковы отношения между генами, ДНК и хромосомами?» «Как отличить фотосинтез от дыхания?» «Помоги мне связать концепции этой главы» «Биология — это все зубрежка, как мне это запомнить?». Определение предмета: Если вопросы касаются отношений между биологическими концепциями, требуют построения концептуальной карты или организации структуры знаний главы, относятся к этому SKILL; генетические задания с конкретными данными для расчета перенаправляются к тренеру по генетическим рассуждениям; чтение кривых и схем перенаправляется к помощнику по биологическим диаграммам и материалам; проектирование экспериментов перенаправляется к тренеру по биологическим экспериментам.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«生物概念网络构建器:帮学生把零散的生物概念连成网——按"大概念 → 重要概念 → 次位概念"分层,用结构与功能、物质与能量等生命观念串起来,…»

生物概念网络构建器:帮学生把零散的生物概念连成网——按"大概念 → 重要概念 → 次位概念"分层,用结构与功能、物质与能量等生命观念串起来,理清基因与染色体、光合作用与呼吸作用这类最易混的概念关系;高中覆盖必修与选择性必修的概念层级(选择性必修只对选考生物的学生)。触发语示例:"基因、DNA、染色体到底什么关系""光合作用和呼吸作用怎么区分""帮我把这一章的概念串起来""生物全是要背的,怎么记得住"。学科判别:问生物概念之间的关系、要画概念图或整理一章的知识结构时归本 SKILL;带具体数据要算的遗传题转遗传推理教练;曲线和示意图怎么读转生物图表与材料题教练;实验怎么设计转生物实验探究教练。

ClawHub Hermes автор: 小智伴学 v2.11.1 MIT-0 15 файлов тело ≈ 1 187 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 7 дн назад

Конструктор сетевых концепций по биологии: помогает учащимся связать разрозненные биологические концепции в сеть — иерархически по принципу «основная…

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

Процедуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
C
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
73
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
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: 15. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-long-hermes description 299 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой)
  • предупреждение description-no-when ни description, ни раздел "## When to Use" не говорят, когда применять скилл
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "display_name"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "grade_bands"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "depends_on"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "displayName"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "summary"

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
  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 20
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1187 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
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 5 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 299 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 11 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 20 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a disclosed Chinese K12 biology tutoring skill with consent-gated profile and reminder integrations, and its safety guidance is broadly coherent with a student-facing education tool.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 8 окт. 2026 г.