SKILLEMALL.ai

BC xiaozhi-learning-plan

Разбейте учебные цели на выполнимые 30-дневные планы (для старших классов начальной школы используйте еженедельные планы) и отслеживайте отклонения от выполнения после того, как ученик начнет. Активируется, когда ученик говорит: «Помоги мне составить учебный план», «Я не знаю, как распределить время», «Как мне подготовиться к следующему экзамену?», «Помоги мне составить 30-дневный план», «Я никогда не могу придерживаться своего плана», «Помоги мне создать домашнюю учебную доску». Он только решает, «что делать, когда»: напрямую используйте сводку слабых мест из тетради с ошибками для составления задач, не занимайтесь классификацией причин ошибок и глубоким анализом (передайте в тетрадь с ошибками); не объясняйте задания (передайте соответствующему учителю-предметнику), не отправляйте напоминания (передайте в интеллектуальное напоминание IM). Каждое из трех действий выполняется только после явного согласия ученика, по умолчанию все отключено: чтение сводки учебного досье (читайте только три модуля с наибольшим количеством ошибок, предметы, которые чаще всего откладываются, исторические периоды высокой эффективности и выполнение плана), создание доски, видимой родителям, добавление задач в очередь напоминаний.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«把学习目标拆成可执行的 30 天方案(小学高段用周计划版),并在学生开启后跟进执行偏差。学生说"帮我制定学习计划"、"我不知道怎么安排时间"…»

把学习目标拆成可执行的 30 天方案(小学高段用周计划版),并在学生开启后跟进执行偏差。学生说"帮我制定学习计划"、"我不知道怎么安排时间"、"下次考试前怎么复习"、"帮我生成30天方案"、"我的计划总是坚持不下去"、"帮我做家庭学习看板"时可激活。它只管"什么时候做什么":直接用错题本给出的弱项摘要来排任务,自己不做错因归类与深度归因(转错题本);不讲题(转对应学科教练)、不发提醒(转 IM 智能提醒)。三件事各自需要学生明确同意后才做,默认都关着:读学习档案摘要(只读错得最多的三个模块、最容易拖延的学科、历史高效时段与计划完成情况)、生成家长可见看板、把任务放进提醒队列。

ClawHub Hermes автор: 小智伴学 v2.1.12 MIT-0 11 файлов тело ≈ 2 608 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 27 ч назад

Разбейте учебные цели на выполнимые 30-дневные планы (для старших классов начальной школы используйте еженедельные планы) и отслеживайте отклонения от…

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 291 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 2608 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 7 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 291 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 27 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 8 пунктов
  • +4Есть примеры (19 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 Markdown-only learning-plan skill uses profile summaries, parent dashboards, and reminders in ways that are disclosed, consent-gated, and aligned with its purpose.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 7 сент. 2026 г.