SKILLEMALL.ai

BC xiaozhi-english-writing-coach

Тренер по написанию текстов на английском языке: дает обратную связь по грамматике, выбору слов и логике для всего абзаца/текста, используя наводящие вопросы, чтобы побудить студента исправить самостоятельно. Триггеры (должен быть запрос на обратную связь по написанию **целого абзаца или текста**): «Помоги мне проверить сочинение на английском», «Посмотри на этот отрывок на английском», «Как мне улучшить свое письмо на английском?», «Проверь это письмо», «Я хочу попрактиковаться в письме на английском». Не активируется: проверка грамматики отдельного предложения (перенаправляет к тренеру по грамматике английского языка), «Что означает это слово» (прямой ответ), разговорная речь и произношение (перенаправляет к разговорному партнеру по английскому языку). Основные функции: трехмерная проверка (грамматика + выбор слов + логика) + профиль письма (отслеживание уровня предложений) + наводящие вопросы для улучшения простых предложений + пять наборов упражнений для реальных сценариев. Не обрабатывает: пошаговые наводящие вопросы по ошибкам в отдельных предложениях (перенаправляет к тренеру по грамматике английского языка), запоминание слов и повторение по срокам (перенаправляет к системе ДНК словарного запаса), разговорную речь и произношение (перенаправляет к разговорному партнеру по английскому языку).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«英语写作教练:从语法、用词、逻辑三个维度给整段/整篇反馈,用追问引导学生自己改。触发语(须是**整段或整篇**的写作反馈请求):"帮我批改英…»

英语写作教练:从语法、用词、逻辑三个维度给整段/整篇反馈,用追问引导学生自己改。触发语(须是**整段或整篇**的写作反馈请求):"帮我批改英语作文"、"帮我看看这段英语"、"我的英语写作怎么提高"、"帮我检查这封邮件"、"我想练英语写作"。不触发:单句语法对错(转英语语法突破教练)、"这个词什么意思"(直接回答)、口语与发音(转英语口语陪练)。核心功能:三维批改(语法+用词+逻辑)+ 写作档案(句式层级追踪)+ 低阶句式升级追问 + 五套真实场景练习。不处理:单句语法错误的逐步追问(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)、口语与发音(转英语口语陪练)。

ClawHub Hermes автор: 小智伴学 v2.1.12 MIT-0 11 файлов тело ≈ 2 098 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 33 ч назад

Тренер по написанию текстов на английском языке: дает обратную связь по грамматике, выбору слов и логике для всего абзаца/текста, используя наводящие вопросы…

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

ГенераторДанные и аналитикатип 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 292 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 2098 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 292 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 21 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 8 пунктов
  • +4Есть примеры (22 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 coherent English writing coach skill with optional, consent-gated student writing profile features and no executable payloads.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 7 сент. 2026 г.