SKILLEMALL.ai

BC xiaozhi-teach-english-listening-designer

Дизайн урока английского аудирования: превращает "прослушивание записи один раз и проверку ответов" в урок аудирования с целями, стратегиями и тренировкой микронавыков. Триггеры: "Как провести урок аудирования?", "Какие материалы для аудирования выбрать?", "Ученик не понимает", "Как обучать стратегиям аудирования?", "Как тренировать микронавыки аудирования?", "Как различать детальное и общее прослушивание?", "Как тренировать заполнение пропусков?". Основной рабочий процесс: цель аудирования → подбор и редактирование материалов (источник/сложность/авторские права) → предпрослушивание (прогнозирование) → поуровневое прослушивание → задание после прослушивания → тренировка микронавыков → запись в рабочее пространство класса. Типы заданий соответствуют четырем частям экзамена по аудированию в средней школе. Не обрабатывает: дизайн комплексной оценки по четырем аспектам и профилирование способностей (перенаправление к комплексному тестированию по английскому языку), мероприятия по разговорной речи и стратегии исправления ошибок (перенаправление к дизайну мероприятий по разговорной речи на английском языке), анализ сложности и дифференциации для общих заданий (перенаправление к xiaozhi-teach-exam-designer).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«英语听力教学设计:把"放一遍录音对答案"变成有目标、有策略、有微技能训练的听力课。触发语:"听力课怎么上"、"听力材料选什么"、"学员听不懂…»

英语听力教学设计:把"放一遍录音对答案"变成有目标、有策略、有微技能训练的听力课。触发语:"听力课怎么上"、"听力材料选什么"、"学员听不懂"、"听力策略怎么教"、"听力微技能怎么练"、"精听泛听怎么分"、"听填信息怎么训练"。核心工作流:听力目标 → 材料选编(来源/难度/版权)→ 听前预测 → 听中分层 → 听后任务 → 微技能训练 → 写回班级工作空间。题型按中考听力四节结构排。不处理:整卷四维测评的设计与能力画像(转英语综合测评)、口语活动与纠错策略(转英语口语活动设计)、通用命题的难度与区分度分析(转 xiaozhi-teach-exam-designer)。

ClawHub Hermes автор: 小智伴学 v2.1.12 MIT-0 16 файлов тело ≈ 3 330 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Дизайн урока английского аудирования: превращает "прослушивание записи один раз и проверку ответов" в урок аудирования с целями, стратегиями и тренировкой…

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

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-long-hermes description 288 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: 26
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3330 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 15. 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 288 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 42 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 26 пунктов
  • +4Есть примеры (26 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 skill is a disclosed English listening-lesson design aid with limited classroom-data writeback and teacher confirmation requirements.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 7 сент. 2026 г.