SKILLEMALL.ai

BC xiaozhi-teach-english-assessment

Комплексный дизайн оценки английского языка: помогите учителям английского превратить "одну контрольную работу" в комплексную оценку и профиль способностей по аудированию, говорению, чтению и письму. Триггерные фразы: "Каков уровень владения английским у ученика?", "Как разработать комплексную оценку английского языка?", "Как измерить аудирование, говорение, чтение и письмо?", "Как использовать соответствие CSE/CEFR?", "Что может сделать ученик?", "Профиль владения английским языком", "Какие рекомендации дать после оценки?". Основной рабочий процесс: Цели способностей (4 аспекта: аудирование, говорение, чтение, письмо) → Определение уровня с использованием описаний CSE, CEFR только для международного сравнения → Дизайн оценки → Профиль способностей (баллы + микронавыки) → Рекомендации по педагогическому вмешательству → Запись в рабочее пространство класса. Не обрабатывает: подбор и тренировка аудирования (перенаправляется на дизайн материалов для аудирования), упражнения по говорению и стратегии исправления ошибок (перенаправляется на дизайн упражнений по говорению), двусторонняя таблица спецификаций и надежность/валидность для общих тем (перенаправляется на xiaozhi-teach-exam-designer).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«英语综合测评设计:帮英语老师把"一张卷子"变成听说读写四维的能力测评与画像。触发语:"学员英语水平如何"、"英语综合测评怎么设计"、"听说读…»

英语综合测评设计:帮英语老师把"一张卷子"变成听说读写四维的能力测评与画像。触发语:"学员英语水平如何"、"英语综合测评怎么设计"、"听说读写怎么测"、"CSE/CEFR 对照怎么用"、"学员能做什么"、"英语能力画像"、"测完之后怎么给建议"。核心工作流:能力目标(听说读写 4 维)→ 以 CSE 描述语定级、CEFR 只作国际参照 → 测评设计 → 能力画像(分数 + 微技能)→ 教学干预建议 → 写回班级工作空间。不处理:听力材料的选编与听法训练(转英语听力材料设计)、口语活动与纠错策略(转英语口语活动设计)、通用命题的双向细目表与信效度(转 xiaozhi-teach-exam-designer)。

ClawHub Hermes автор: 小智伴学 v2.1.12 MIT-0 18 файлов тело ≈ 3 292 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 34 ч назад

Комплексный дизайн оценки английского языка: помогите учителям английского превратить "одну контрольную работу" в комплексную оценку и профиль способностей по…

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

АнализаторОбучениетип 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: 18. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-long-hermes description 307 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: 28
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3292 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 14. 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 307 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 36 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 28 пунктов
  • +4Есть примеры (22 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 English assessment skill for Chinese K12 teachers, with disclosed class-record storage and consent-gated student-record writeback.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 7 сент. 2026 г.