SKILLEMALL.ai

BC xiaozhi-teach-lesson-planner

Используйте обратное проектирование UbD, чтобы превратить «подготовку к уроку на основе опыта» в измеримый дизайн обучения. Рекомендуется активировать этот НАВЫК, когда учитель говорит «помоги мне спроектировать новый урок по теме «Линейные функции»», «напиши план урока по физике», «создай дифференцированный план урока», «помоги мне спроектировать урок-разбор», «черновик цепочки вопросов для этого урока». Рабочий процесс: ожидаемые результаты → доказательства оценки → цели ключевых компетенций → матрица времени этапов → черновик цепочки вопросов → A/B/C дифференциация. Этот НАВЫК не составляет тесты, не оценивает учебную ситуацию, не отвечает за реализацию на уроке: передача составления тестов в xiaozhi-teach-exam-designer, статистика учебной ситуации в xiaozhi-teach-student-analyzer, реализация вопросов и уточнений на уроке в xiaozhi-teach-classroom-coach.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«用 UbD 逆向设计把"经验型备课"变成可观测的教学设计。当老师说"帮我设计一节《一次函数》新课"、"写一份物理教案"、"做一份分层教案"、…»

用 UbD 逆向设计把"经验型备课"变成可观测的教学设计。当老师说"帮我设计一节《一次函数》新课"、"写一份物理教案"、"做一份分层教案"、"帮我设计一节讲评课"、"这节课的提问链草案"时,建议激活此 SKILL。工作流:预期结果 → 评估证据 → 核心素养目标 → 环节时间矩阵 → 提问链草案 → A/B/C 分层。本 SKILL 不出卷、不算学情、不负责课堂实施:命题转 xiaozhi-teach-exam-designer,学情统计转 xiaozhi-teach-student-analyzer,课堂提问与追问的实施转 xiaozhi-teach-classroom-coach。

ClawHub Hermes автор: 小智伴学 v2.1.12 MIT-0 12 файлов тело ≈ 3 608 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 26 ч назад

Используйте обратное проектирование UbD, чтобы превратить «подготовку к уроку на основе опыта» в измеримый дизайн обучения.

Как процесс C 55/100 · 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
55/100
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 296 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 55/100

  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 27
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3608 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • low Разделов верхнего уровня: 13. 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 5 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 296 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 36 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 27 пунктов
  • +4Есть примеры (19 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: suspicious
The skill is a coherent lesson-planning tool, but it exposes individual student performance-tier records beyond what the lesson-planning purpose appears to require.
LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 7 сент. 2026 г.