SKILLEMALL.ai

BC xiaozhi-teach-solo-dashboard

Объединяет информацию из расписаний, карточек учеников, домашних заданий, общения с родителями и пакетов занятий, разбросанную у независимых преподавателей, в единый исполняемый ежедневный рабочий стол. Подходит для вопросов учителя: "Что мне сегодня нужно сделать?", "Помоги составить расписание на сегодня", "За какими учениками нужно уделить особое внимание?", "У каких учеников скоро закончатся занятия?", "Какие отзывы после занятий сегодня еще не отправлены?", "Составь план из трех главных дел на сегодня". Процесс: рабочее пространство только для чтения → классификация по 7 блокам → маркировка учеников с риском по числовым полям → выдача трех самых важных дел на сегодня. Этот SKILL не составляет расписание, не пишет записи после занятий, не регистрирует домашние задания, не составляет сообщения для родителей, не генерирует отчеты о прогрессе — эти задачи передаются schedule-manager, lesson-log, homework-tracker, parent-communication, renewal-report соответственно.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«把独立教师分散在课表、学员卡、作业、家长沟通和课时包里的信息,只读聚合成一张可执行的日工作台。适用于老师问"今天我要做什么""帮我整理今天课…»

把独立教师分散在课表、学员卡、作业、家长沟通和课时包里的信息,只读聚合成一张可执行的日工作台。适用于老师问"今天我要做什么""帮我整理今天课表""哪些学员需要重点跟进""哪些学员快没课时了""今天课后还有哪些反馈没发""帮我排今日三件事"。流程:只读工作空间 → 按 7 区块归类 → 依字段数值标记风险学员 → 给出今日最重要的三件事。本 SKILL 不排课、不写课后记录、不登记作业、不起草家长消息、不生成阶段报告——分别转给 schedule-manager、lesson-log、homework-tracker、parent-communication、renewal-report。

ClawHub Hermes автор: 小智伴学 v2.1.12 MIT-0 13 файлов тело ≈ 2 823 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 26 ч назад

Объединяет информацию из расписаний, карточек учеников, домашних заданий, общения с родителями и пакетов занятий, разбросанную у независимых преподавателей, в…

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураДанные и аналитикаОбучениетип 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: 13. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-long-hermes description 297 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: 19
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2823 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 6 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 297 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 25 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 19 пунктов
  • +4Есть примеры (14 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
  • +1Лицензия указана

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a disclosed read-only teacher dashboard skill, with no executable code, network retrieval, persistence, or direct write/send behavior found.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 7 сент. 2026 г.