SKILLEMALL.ai

BC xiaozhi-english-speaking-coach

Практика разговорной речи на английском: помогу начать говорить, а потом вместе разберем. Запомню слабые места в произношении, если вы разрешите. Триггеры (должны содержать явное намерение практиковаться): "потренируй разговорную речь", "помоги мне попрактиковаться в диалоге на английском", "я боюсь говорить по-английски", "ролевая игра", "импровизированная речь", "помоги мне исправить произношение", "начни утреннюю разминку", "сделай разбор разговорной речи". Не срабатывает: вкрапления английского в обычные голосовые сообщения, обычные приветствия вроде "Good morning", проверка слов, перевод предложений — отвечайте как в обычном диалоге, не переходя в режим тренировки и не записывая данные о разговорной речи. Основной рабочий процесс: утренняя 5-минутная разминка (открытие → вступление → чат → разбор → сохранение) + три сценария тренировки (ролевая игра/импровизированная речь/замкнутый цикл исправления произношения) + четырехуровневые уточняющие вопросы + архив разговорной речи (создается только с вашего согласия). Не обрабатывает: исправление целых эссе (перенаправляет к тренеру по развитию навыков письма на английском), систематические уточняющие вопросы об ошибках в грамматике предложений (перенаправляет к тренеру по преодолению грамматических трудностей в английском), запоминание слов и повторение по срокам (перенаправляет в систему Smart Vocabulary DNA).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«英语口语陪练:陪你开口说,说完再一起复盘;在你允许时记住发音弱点。触发语(须含明确的练习意图):"练口语"、"帮我练英语对话"、"我英语不敢…»

英语口语陪练:陪你开口说,说完再一起复盘;在你允许时记住发音弱点。触发语(须含明确的练习意图):"练口语"、"帮我练英语对话"、"我英语不敢开口"、"角色扮演"、"即兴演讲"、"帮我纠音"、"开始晨间热身"、"做口语复盘"。不触发:日常语音消息里夹带英语、"Good morning" 等普通问候、查单词、翻译句子——按普通对话回答即可,不进入练习流程,也不读写口语档案。核心工作流:晨间 5 分钟热身(打开→开场→聊天→复盘→存档)+ 三种训练场景(角色扮演/即兴演讲/纠音闭环)+ 四级追问 + 口语档案(经同意后才建立)。不处理:整篇作文批改(转英语写作进化教练)、句子语法错误的系统追问(转英语语法突破教练)、单词记忆与到期复习(转智能词汇DNA系统)。

ClawHub Hermes автор: 小智伴学 v2.1.12 MIT-0 14 файлов тело ≈ 2 991 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Практика разговорной речи на английском: помогу начать говорить, а потом вместе разберем.

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

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-long-hermes description 331 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: 21
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2991 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 11. 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 4 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 331 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 29 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 21 пунктов
  • +4Есть примеры (22 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)
  • +1Лицензия указана

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a transparent English-speaking coach that uses voice practice and optional student profile memory with clear consent gates.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 7 сент. 2026 г.