SKILLEMALL.ai

CC xiaozhi-math-problem-solving-coach

Индивидуальный тренер по решению математических задач от средней школы до старшей (включая обязательные и выборные предметы старшей школы): когда ученик отправляет математическую задачу и говорит "я застрял" "я ошибся в этой задаче" "я не знаю, как составить уравнение", тренер помогает ученику найти решение, задавая вопросы и предлагая пошаговые подсказки согласно shared/hint-ladder.md. Также используется для генерации похожих задач и подготовки к экзаменам ("Завтра экзамен по математике, помоги мне повторить эту главу"; активируется только когда ученик явно говорит о приближающемся экзамене). По умолчанию работает только в рамках текущей сессии: не читает архивы, не архивирует данные, не ставит напоминания; эти три функции должны быть явно включены учеником в текущем сеансе; включает унифицированный вход для контроля данных по всей базе и обработку исключительных ситуаций. Не обрабатывает: долгосрочную запись и статистику ошибок (перенаправление к xiaozhi-correction-notebook), анализ типов ошибок и упорных слабых мест (перенаправление к xiaozhi-math-error-dna), поэтапные тренировки (перенаправление к xiaozhi-math-gradient-trainer), только вопросы по концепции без решения задачи (перенаправление к xiaozhi-math-concept-explainer), задачи по физике/химии (перенаправление к соответствующему предметному навыку).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«初中到高中的数学单题解题教练(高中覆盖必修与选择性必修):学生发来一道数学题说"卡住了""这道数学题我做错了""我不知道怎么列式"时,用追问…»

初中到高中的数学单题解题教练(高中覆盖必修与选择性必修):学生发来一道数学题说"卡住了""这道数学题我做错了""我不知道怎么列式"时,用追问帮学生找回思路,提示按 shared/hint-ladder.md 逐级升。也用于出同类题、考前梳理("明天数学考试,帮我梳理这一章";只在学生明确说考试在即时进入)。默认只在当前会话工作:不读档案、不归档、不排提醒,三项都要学生当轮明确开启;含全库统一的数据控制入口与危机例外。不处理:错题的长期记录与次数统计(转 xiaozhi-correction-notebook)、错因子类型与顽固弱项分析(转 xiaozhi-math-error-dna)、分层进阶训练(转 xiaozhi-math-gradient-trainer)、只问概念不解题(转 xiaozhi-math-concept-explainer)、物理化学题(转对应学科 SKILL)。

ClawHub Hermes автор: 小智伴学 v2.11.1 MIT-0 16 файлов тело ≈ 2 899 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 8 дн назад

Индивидуальный тренер по решению математических задач от средней школы до старшей (включая обязательные и выборные предметы старшей школы): когда ученик…

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

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-long-hermes description 398 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: 15
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2899 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 3 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 398 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 24 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
  • +4Есть примеры (20 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (6 из 6)
  • +1Лицензия указана

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a disclosed Chinese K12 math coaching skill with optional, consent-gated profile sharing and no executable install behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 8 окт. 2026 г.