SKILLEMALL.ai

BC xiaozhi-teach-math-lesson-planner

Инструмент для подготовки учителей математики: составление плана урока с путем построения концепции, демонстрацией примеров и вариативными упражнениями. Активируйте, когда учитель говорит "Как объяснить эту математическую концепцию?" "Как написать план урока по математике?" "Как разработать вариативные упражнения?" "Как выбрать примеры по математике?" "Как ввести математическую концепцию?" "Ученики постоянно путают эту математическую концепцию?". Основной рабочий процесс: четыре шага построения концепции (введение в контекст/абстрактное обобщение/применение и анализ/систематизация) → демонстрация примеров → вариативные упражнения → краткое изложение урока → архив ошибочных примеров, вывод соответствует основным компетенциям учебной программы 2022 года и целям результатов четвертого уровня. Не обрабатывает: тесты и двусторонние таблицы (перенаправление на xiaozhi-teach-math-exam-designer), статистику и коррекцию причин ошибок в классе (перенаправление на xiaozhi-teach-math-error-analyzer), планы уроков по не математическим предметам (перенаправление на xiaozhi-teach-lesson-planner).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«数学教师的备课工具:把一节数学课的概念建构路径、例题示范与变式训练排成可上的教案。当老师说"这个数学概念怎么讲""数学教案怎么写""变式训练…»

数学教师的备课工具:把一节数学课的概念建构路径、例题示范与变式训练排成可上的教案。当老师说"这个数学概念怎么讲""数学教案怎么写""变式训练怎么设计""数学例题怎么选""数学概念怎么引入""学生这个数学概念总是混"时,建议激活此SKILL。核心工作流:概念建构四步(情境引入/抽象概括/应用辨析/体系化)→例题示范→变式训练→课堂小结→错例档案,输出对齐 2022 版课标核心素养与四级结果目标。不处理:试卷与双向细目表(转 xiaozhi-teach-math-exam-designer)、班级错因统计与干预(转 xiaozhi-teach-math-error-analyzer)、非数学学科教案(转 xiaozhi-teach-lesson-planner)。

ClawHub Hermes автор: 小智伴学 v2.1.12 MIT-0 17 файлов тело ≈ 2 828 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Инструмент для подготовки учителей математики: составление плана урока с путем построения концепции, демонстрацией примеров и вариативными упражнениями.

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

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-long-hermes description 334 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: 16
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2828 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 6 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 334 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 35 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 16 пунктов
  • +4Есть примеры (21 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (7 из 7)
  • +1Лицензия указана

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a math lesson-planning skill with disclosed, purpose-aligned classroom data handling and no executable or hidden install behavior found.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 7 сент. 2026 г.