SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CC xiaozhi-teach-chinese-classical-guide

Инструмент для учителей китайского языка по разработке уроков классической китайской литературы и поэзии. Когда учитель говорит «Как преподавать этот текст на классическом китайском?», «Как преподавать стихи?», «Ученики не понимают классический китайский», «Как обучать реальным и фиктивным словам?», «Как вести перевод классических текстов?», «Как обеспечить запоминание классических текстов наизусть?», «Как уловить тему классического текста?», «Как обучать анализу поэзии?», рекомендуется активировать этот SKILL. Рабочий процесс: чтение и правильное произношение → толкование (слова/фразы/использование) → связное изложение → тема → культурный контекст и связь с современностью → запись накопленных знаний класса по классической литературе. Выводятся только структура урока и вопросы для обсуждения, не проводится пословный разбор всего текста, не предоставляется полный современный перевод, не проверяются работы учеников вместо учителя. В старших классах охватываются 72 рекомендуемых для запоминания текста (произведения) по учебной программе и преподавание «Изучения классических произведений китайской культуры». Преподавание современного чтения перенаправляется на xiaozhi-teach-chinese-reading-guide; преподавание сочинений — на xiaozhi-teach-chinese-writing-guide.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«面向语文老师的文言文与古诗词教学设计工具。当老师说"这篇文言文怎么讲"、"古诗怎么上"、"学员读不懂文言文"、"实词虚词怎么教"、"文言翻译…»

面向语文老师的文言文与古诗词教学设计工具。当老师说"这篇文言文怎么讲"、"古诗怎么上"、"学员读不懂文言文"、"实词虚词怎么教"、"文言翻译怎么带"、"古文背诵怎么落实"、"文言文主题怎么把握"、"诗词鉴赏怎么教"时，建议激活此SKILL。工作流：诵读正音 → 训诂（字词/句式/活用）→ 串讲 → 主题 → 文化背景与现代联结 → 班级古文积累记录。只输出教学框架与讨论问题，不逐字逐句串讲整篇、不提供完整现代文翻译、不代老师批改。高中覆盖课标推荐背诵的 72 篇（首）与"中华传统文化经典研习"的教学。现代文阅读教学转 xiaozhi-teach-chinese-reading-guide；作文教学转 xiaozhi-teach-chinese-writing-guide。

ClawHub Hermes автор: 小智伴学 v2.11.1 MIT-0 19 файлов тело ≈ 3 846 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 8 дн назад

Инструмент для учителей китайского языка по разработке уроков классической китайской литературы и поэзии.

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

ГенераторОбучениетип 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: 19. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-long-hermes description 340 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: 33
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3846 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 16. 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 8 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 340 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 43 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 33 пунктов
  • +4Есть примеры (27 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (8 из 8)
  • +1Лицензия указана

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a coherent Chinese classical-literature teaching aid with disclosed data controls and no executable or hidden behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 8 окт. 2026 г.