SKILLEMALL.ai

BC xiaozhi-english-listening-trainer

Тренировка аудирования на английском: генерирует аудиоматериал на основе вашего словарного запаса и интересов, а после тренировки определяет ваш уровень. Триггеры: "сгенерируй мне аудиоматериал", "я хочу потренировать аудирование", "аудирование слишком сложное, я не понимаю", "дай мне подходящий мне по уровню материал на английском", "помоги мне послушать эту тему", "где у меня проблемы с аудированием?", "как тренировать аудирование для среднего экзамена?". Основные функции: генерация материала на основе изученных слов + 3-8 новых слов + подбор по теме интересов + четырехэтапный метод аудирования (сначала послушать → пересказать → сравнить → уточнить) + определение уровня сложности (значение слова/структура/скорость речи) + добавление новых слов из аудирования в библиотеку слов. Не обрабатывает: запоминание слов и повторение по срокам (перенаправляет в систему Smart Vocabulary DNA), тренировка произношения и разговорной речи (перенаправляет к тренеру по разговорной речи на английском), уточняющие вопросы об ошибках в грамматике предложений (перенаправляет к тренеру по преодолению грамматических трудностей в английском).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«英语听力训练:按你的词汇量和兴趣生成一段听力材料,练完帮你定位卡在哪一层。触发语:"帮我生成听力材料"、"我想练听力"、"听力太难了听不懂"…»

英语听力训练:按你的词汇量和兴趣生成一段听力材料,练完帮你定位卡在哪一层。触发语:"帮我生成听力材料"、"我想练听力"、"听力太难了听不懂"、"给我适合我水平的英语材料"、"帮我练听这个话题"、"我听力卡在哪里了"、"中考听力怎么练"。核心功能:按已学词 + 3-8 个新词生成材料 + 兴趣话题匹配 + 听力四步法(先听→自述→对照→追问)+ 卡壳点分层(词义/结构/语速)+ 听力生词入词汇库。不处理:单词记忆与到期复习(转智能词汇DNA系统)、发音与口语练习(转英语口语陪练)、句子语法错误的追问(转英语语法突破教练)。

ClawHub Hermes автор: 小智伴学 v2.1.12 MIT-0 11 файлов тело ≈ 1 950 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Тренировка аудирования на английском: генерирует аудиоматериал на основе вашего словарного запаса и интересов, а после тренировки определяет ваш уровень.

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

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-long-hermes description 263 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: 8
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1950 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 10. 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

  • +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 263 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 23 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 8 пунктов
  • +4Есть примеры (20 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: suspicious
This is mostly a normal English listening tutor, but it needs review because it can read a child's saved learning profiles across skills without clearly requiring consent checks at each read.
LLM: suspicious (medium) · 7 сент. 2026 г.