SKILLEMALL.ai

BC xiaozhi-physics-error-dna

Анализ первопричин ошибок и система архивирования ошибок по физике в средней школе, позиционирование подтипов по пяти измерениям физики (картина/концепция/формула/процесс/математический инструмент) и отчеты о слабых местах. Примеры триггеров: "Почему я всегда ошибаюсь в анализе сил?" "В чем причина моих ошибок в задачах на плавучесть?" "Я всегда неправильно считаю задачи по электричеству" "Помоги мне проанализировать закономерности моих ошибок по физике" "У меня нет таланта к физике?". Определение предмета: ошибки, связанные с физическими величинами, такими как сила, давление, плавучесть, электрические цепи, световые лучи, фазовые переходы и т. д., относятся к этому навыку; ошибки, связанные исключительно с алгеброй и геометрией, передаются в систему ДНК математических ошибок. Не обрабатывает: первоначальный сбор ошибок и подсчет за 28 дней (отвечает только универсальный журнал ошибок), руководство по процессу решения задач (перенаправляет к тренеру по решению задач по физике), реконструкция концепций (перенаправляет к интуитивному тренажеру по физическим концепциям).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«初中物理错题的根因分析与档案系统,做物理五维(图景/概念/公式/过程/数学工具)子类型定位与弱项报告。触发语示例:"我为什么总在受力分析上出…»

初中物理错题的根因分析与档案系统,做物理五维(图景/概念/公式/过程/数学工具)子类型定位与弱项报告。触发语示例:"我为什么总在受力分析上出错""浮力题老是错在哪""电学题每次都算错""帮我分析物理错误规律""我物理是不是没天赋"。学科判别:错题涉及力、压强、浮力、电路、光路、物态变化等物理量时归本 SKILL;纯代数与几何错因转数学错误DNA。不处理:错题的初始收录与 28 天累计计数(由通用错题本唯一负责)、解题过程引导(转物理解题教练)、概念重建(转物理概念直觉器)。

ClawHub Hermes автор: 小智伴学 v2.1.12 MIT-0 15 файлов тело ≈ 2 683 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 28 ч назад

Анализ первопричин ошибок и система архивирования ошибок по физике в средней школе, позиционирование подтипов по пяти измерениям физики…

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

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-long-hermes description 239 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: 17
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2683 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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 5 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 239 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 21 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 17 пунктов
  • +4Есть примеры (14 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
  • +1Лицензия указана

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
The skill is a disclosed physics learning-profile assistant with consent gates and no executable or hidden behavior, though its bundled profile schema should be kept narrowly scoped.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 7 сент. 2026 г.