SKILLEMALL.ai

CC xiaozhi-bridge-planner

Планирование перехода из средней школы в старшую: с момента окончания вступительных экзаменов в среднюю школу до первого семестра первого курса старшей школы. Диагностика пробелов в знаниях по китайскому языку, математике, физике, химии, английскому языку, биологии, географии, истории. Составление плана перехода на летние каникулы и первые недели первого курса старшей школы, затем передача конкретного содержания соответствующим предметным навыкам. Примеры триггерных фраз: «Экзамены в среднюю школу закончились, как подготовиться к старшей школе летом?» «Говорят, физика в старшей школе сложная, что нужно готовить сейчас?» «Я не очень хорошо усвоил химию в средней школе, буду ли я отставать в старшей школе?» «Географию закончил во втором классе средней школы, нужно ли ее изучать в старшей школе?» «Прошел месяц с начала учебного года, я совершенно не успеваю по математике в старшей школе, как наверстать?» Обрабатывает только «что изучать сначала, что повторить позже, как составить расписание на неделю»: не обсуждает конкретные задачи (перейдите к соответствующим предметным навыкам), не составляет общие учебные планы (перейдите к составителю 30-дневных учебных планов), не отправляет напоминания (перейдите к интеллектуальному напоминанию IM). Чтение учебных архивов и добавление задач в очередь напоминаний выполняется только с явного согласия ученика, по умолчанию все отключено.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«初高衔接规划:中考结束到高一上学期,诊断语文、数学、物理、化学、英语、生物、地理、历史各自的衔接缺口,排出暑假与高一开学头几周的衔接计划,再…»

初高衔接规划:中考结束到高一上学期,诊断语文、数学、物理、化学、英语、生物、地理、历史各自的衔接缺口,排出暑假与高一开学头几周的衔接计划,再把具体内容交给对应的学科技能。触发语示例:"中考完了,暑假怎么预习高中""高一物理听说很难,现在该准备什么""初中化学没学扎实,上高中会不会跟不上""初二就考完地理了,高一还要学地理吗""开学一个月了,高中数学完全跟不上,怎么补"。它只管"先补什么、后预习什么、每周怎么排":不讲具体题目(转对应学科技能),不做通用学习计划(转 30天学习计划制定师),不发提醒(转 IM 智能提醒)。读学习档案与把任务放进提醒队列都需要学生明确同意后才做,默认都关着。

ClawHub Hermes автор: 小智伴学 v2.11.1 MIT-0 12 файлов тело ≈ 1 292 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 7 дн назад

Планирование перехода из средней школы в старшую: с момента окончания вступительных экзаменов в среднюю школу до первого семестра первого курса старшей школы.

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: 12. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-long-hermes description 297 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: 12
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1292 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 6 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 297 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 10 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 12 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
  • +1Лицензия указана

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a disclosed Chinese K12 study-planning skill with consent-gated profile/reminder use and no hidden execution behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 8 окт. 2026 г.