SKILLEMALL.ai

BC xiaozhi-teach-schedule-manager

Превращает «планирование занятий по памяти» независимого преподавателя в наглядное расписание на неделю и журнал учета занятий. Подходит для фраз преподавателя: «Спланируй занятия на следующую неделю», «Перенеси занятие [имя] на четверг», «[Имя] пропустил занятие, нужно отработать», «[Имя] взял отпуск», «Сколько занятий осталось у [имя]?», «Расписание на эту неделю», «Кто запланирован на это время?», «Кто у меня на следующем занятии?». Процесс: чтение доступных временных интервалов для учеников → создание расписания на неделю → проверка конфликтов времени у преподавателя/ученика → запись в расписание после подтверждения преподавателем → отслеживание остатка и срока действия пакетов занятий. Этот SKILL не записывает содержание занятий, не списывает часы, не обрабатывает платежи и возвраты, не составляет сообщения для родителей — для записей после занятий и подтверждения часов используйте lesson-log, для общения с родителями — parent-communication, для финансовых вопросов используйте отдельный инструмент учета.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«把独立教师"凭记忆排课"变成看得见的周课表与课时台账。适用于老师说"排下周的课""把 [化名] 的课调到周四""[化名] 缺课要补""[化名…»

把独立教师"凭记忆排课"变成看得见的周课表与课时台账。适用于老师说"排下周的课""把 [化名] 的课调到周四""[化名] 缺课要补""[化名] 请假""[化名] 还剩几课时""本周课表""这个时间排了谁""我下一节课是谁"。流程:读学员可上课时间段 → 生成周课表 → 检测老师/学员时间冲突 → 老师确认后写入课表 → 维护课时包剩余与到期。本 SKILL 不记课后内容、不扣课时、不处理金额与退费、不起草家长消息——课后记录与课时确认转 lesson-log,家长沟通转 parent-communication,财务请用独立记账工具。

ClawHub Hermes автор: 小智伴学 v2.1.12 MIT-0 12 файлов тело ≈ 2 738 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Превращает «планирование занятий по памяти» независимого преподавателя в наглядное расписание на неделю и журнал учета занятий.

Как процесс C 55/100 · 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
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 270 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: 18
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2738 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • 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 270 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 35 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 18 пунктов
  • +4Есть примеры (17 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 mostly coherent, but it references consent checks for student data that the packaged schema does not let it read or enforce.
LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 7 сент. 2026 г.