SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CC xiaozhi-weekly-review

Организация разрозненных записей об обучении за неделю в еженедельный отчет с выводами, доказательствами и планом на будущее, а также проведение самоанализа с учеником. Активируется, когда ученик говорит "Сделай мне еженедельный отчет" "Самоанализ обучения за эту неделю" "Подытожь эту неделю" "Каков план на следующую неделю"; перенаправляется при запросе "Как дела в этом месяце" к координатору учебной системы. Обрабатывает только недельный период: не создает ежемесячные отчеты (перенаправить к координатору учебной системы), не дает указаний другим SKILL, не анализирует отдельные ошибки (перенаправить в тетрадь ошибок); имеет только два выхода — краткое изложение траектории роста записывается в "Учебную ДНК", напоминание о самоанализе отправляется через IM — оба через протокол передачи данных, требующий согласия ученика в данный момент; ежемесячные отчеты генерируются координатором учебной системы путем чтения авторизованных кратких изложений траектории роста из "Учебной ДНК", этот SKILL не отправляет отдельную передачу данных. Семейная версия генерируется только после авторизации ученика, ученик может отказаться.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«把一周零散的学习记录整理成有结论、有证据、有下一步的周报，并带学生做一次自我复盘。学生说“帮我生成周报”“这周学习复盘”“总结一下这周”“下…»

把一周零散的学习记录整理成有结论、有证据、有下一步的周报，并带学生做一次自我复盘。学生说“帮我生成周报”“这周学习复盘”“总结一下这周”“下周重点是什么”时可激活；说“这个月怎么样”的转学习系统协调器。它只做周维度：不生成月报（转学习系统协调器）、不指挥其他 SKILL 干活、不分析单道错题（转错题本）；自己只有两条出口——成长轨迹摘要写回学习DNA、复盘提醒交 IM 提醒——都走交接协议，需学生当次同意；月报由学习系统协调器从学习DNA 读取已授权的成长轨迹摘要生成，本 SKILL 不另发交接。家庭版需要学生授权后才生成，学生可以否决。

ClawHub Hermes автор: 小智伴学 v2.11.1 MIT-0 11 файлов тело ≈ 1 909 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 8 дн назад

Организация разрозненных записей об обучении за неделю в еженедельный отчет с выводами, доказательствами и планом на будущее, а также проведение самоанализа с…

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
C
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: 11. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-long-hermes description 272 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 "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: 41
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1909 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • 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 5 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 272 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 29 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 41 пунктов
  • +4Есть примеры (13 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
  • +1Лицензия указана

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a disclosed Chinese K12 weekly learning review skill that uses learning records, consent checks, and limited handoffs in ways that fit its stated purpose.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 8 окт. 2026 г.