SKILLEMALL.ai

CC xiaozhi-teach-chemistry-notation-drill

Помогает учителю химии спроектировать систему проверки знаний по химическим терминам для класса: символы элементов, степени окисления, химические формулы, химические уравнения — с поэтапной проверкой, поэтапным внедрением в течение года, с повторением и дифференцированными заданиями; для старших классов распространяется на обязательные и элективные курсы (уровни 5–8). Примеры триггерных фраз: «У всего класса ошибки в химических формулах, как это исправить?» «Как организовать проверку степеней окисления без спешки?» «Как проводить дифференцированное обучение написанию уравнений?» «Как разработать карточки для проверки знаний?» «Как работать с учениками, не прошедшими проверку?». Не обрабатывает: планы уроков (включая уроки повторения и разбора, передать в «Дизайн уроков химии»), обучение экспериментам (передать в «Руководство по химическим экспериментам»), упражнения по разделам, тесты и анализ тестов (передать в «Дизайнер тестов» и «Аналитик успеваемости» соответственно).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«帮化学老师设计班级的化学用语过关体系:元素符号、化合价、化学式、化学方程式分级过关,贯穿全年分段推进,配合间隔回看与分层任务;高中延伸到必修…»

帮化学老师设计班级的化学用语过关体系:元素符号、化合价、化学式、化学方程式分级过关,贯穿全年分段推进,配合间隔回看与分层任务;高中延伸到必修与选择性必修(第 5~8 级)。触发语示例:"全班化学式总写错,怎么设计过关""化合价默写怎么安排才不突击""方程式配平怎么分层训练""过关卡怎么设计""过关没通过的学生怎么跟进"。不处理:整节课的教案(含复习课、讲评课,转化学教案设计)、实验教学(转化学实验教学指导)、单元练习、试卷与试卷分析(分别转测评设计师、学情分析师)。

ClawHub Hermes автор: 小智伴学 v2.11.1 MIT-0 12 файлов тело ≈ 1 059 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 7 дн назад

Помогает учителю химии спроектировать систему проверки знаний по химическим терминам для класса: символы элементов, степени окисления, химические формулы…

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

ПроцедураОбучениетип 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: 12. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-long-hermes description 235 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 "id"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "min_platform_version"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "max_round_limit"
  • 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: 14
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1059 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 235 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 11 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
  • +1Лицензия указана

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a coherent Chinese K12 chemistry-teacher skill that creates notation drill plans and uses limited, disclosed class-workspace data with teacher-confirmed writes.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 8 окт. 2026 г.