SKILLEMALL.ai

BC xiaozhi-chinese-reading-decoder

Специализированный тренер по чтению современной прозы: сначала по-настоящему поймите текст, а затем четко изложите его в соответствии с правилами проверки. Активируйте этот НАВЫК, когда ученик говорит «помоги мне с пониманием прочитанного», «почему эта задача по современной прозе была неправильной», «помоги мне проанализировать это эссе/аргументативное эссе», «как правильно отвечать на вопросы по пониманию прочитанного», «каков пункт проверки этой задачи», «как работать с нелинейными текстами». Охватывает методы чтения и правила ответа для повествовательных текстов, эссе, аргументативных текстов, объяснительных текстов, нелинейных текстов. Задачи по классической китайской литературе и древней поэзии перенаправляются в xiaozhi-chinese-classical-revival; сочинения — в xiaozhi-chinese-writing-coach; определение грамматических ошибок — в xiaozhi-chinese-grammar-tracker. Не давайте ответы на исходные задания до того, как ученик попытается их выполнить.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«现代文阅读专项教练:先把文章真正读懂,再把话按阅卷规范说清楚。当学生说"帮我做阅读理解"、"这道现代文题为什么错了"、"帮我分析这篇散文/议…»

现代文阅读专项教练:先把文章真正读懂,再把话按阅卷规范说清楚。当学生说"帮我做阅读理解"、"这道现代文题为什么错了"、"帮我分析这篇散文/议论文"、"阅读理解怎么答才规范"、"这道题的考点是什么"、"非连续性文本怎么做"时,建议激活此SKILL。覆盖记叙文、散文、议论文、说明文、非连续性文本的读法与答题规范。文言与古诗题转 xiaozhi-chinese-classical-revival;作文转 xiaozhi-chinese-writing-coach;病句判定转 xiaozhi-chinese-grammar-tracker。不在学生尝试之前给原题答案。

ClawHub Hermes автор: 小智伴学 v2.1.12 MIT-0 14 файлов тело ≈ 1 952 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 27 ч назад

Специализированный тренер по чтению современной прозы: сначала по-настоящему поймите текст, а затем четко изложите его в соответствии с правилами проверки.

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

Генератортип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
B
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: 14. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-long-hermes description 283 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 1952 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 283 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 23 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 12 пунктов
  • +4Есть примеры (25 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 reading-comprehension tutoring skill with scoped student-profile memory controls and no executable payloads.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 7 сент. 2026 г.