SKILLEMALL.ai

BC xiaozhi-teach-student-analyzer

Превращение таблицы успеваемости класса в действенные педагогические корректировки. Активируйте этот SKILL, когда учитель говорит «Помогите мне проанализировать эту оценку», «Эту задачу не решили 60% класса», «Что делать с поляризацией успеваемости по математике в классе?», «Какие темы имеют самый низкий процент набранных баллов?», «Мне нужны объективные данные для разговора с родителями». Рабочий процесс: импорт баллов по каждому вопросу → профиль класса → тепловая карта тем → стратификация → предложения по педагогическим корректировкам. Этот SKILL не создает тесты, не пишет планы уроков: создание заданий и разработка разбора переходят к xiaozhi-teach-exam-designer, планы уроков к xiaozhi-teach-lesson-planner, планирование повторения к xiaozhi-teach-review-planner.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«把班级成绩表变成可执行的教学调整。当老师说"帮我分析这次单元测评"、"这道题全班错了六成"、"班级数学两极分化怎么办"、"哪些知识点得分率最…»

把班级成绩表变成可执行的教学调整。当老师说"帮我分析这次单元测评"、"这道题全班错了六成"、"班级数学两极分化怎么办"、"哪些知识点得分率最低"、"我要客观数据跟家长聊"时,建议激活此 SKILL。工作流:导入逐题分数 → 班级画像 → 知识点热力图 → 分层 → 教学调整建议。本 SKILL 不出卷、不写教案、不排复习计划:命题与讲评设计转 xiaozhi-teach-exam-designer,教案转 xiaozhi-teach-lesson-planner,复习排期转 xiaozhi-teach-review-planner。

ClawHub Hermes автор: 小智伴学 v2.1.12 MIT-0 13 файлов тело ≈ 3 603 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 25 ч назад

Превращение таблицы успеваемости класса в действенные педагогические корректировки.

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
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
71
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 269 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: 22
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3603 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
  • -217 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 5 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 269 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 34 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов
  • +4Есть примеры (20 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed student-performance analysis tool that uses class assessment data to produce teaching recommendations, with no executable payload or hidden external behavior found.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 7 сент. 2026 г.