SKILLEMALL.ai

AB truth-tutor

Коуч по обучению с упором на диагностику. Выясняйте, ПОЧЕМУ учащийся не понимает (а не просто объясняйте проще). Три режима: общая диагностика, чтение статьи (с порядком повторного чтения разделов), восстановление знаний по alphaXiv (когда он уже спрашивал и все равно не понял). Выдает основанные на доказательствах пробелы, отслеживание профиля обучения и практические упражнения. Используйте, когда пользователь спрашивает «почему я не понимаю X», «что я упускаю», «диагностируй мой пробел в знаниях» или хочет строгой/честной обратной связи вместо приукрашенного обучения.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Diagnosis-first learning coach. Identify WHY a learner doesn't underst…»

Diagnosis-first learning coach. Identify WHY a learner doesn't understand (not just explain simpler). Three modes: general diagnosis, paper-reading (with section reread order), alphaXiv recovery (when they already asked and still don't get it). Outputs evidence-based gaps, learning profile tracking, and actionable drills. Use when user asks "why don't I understand X", "what am I missing", "diagnose my learning gap", or wants strict/honest feedback instead of sugar-coated teaching.

ClawHub Agent Skills автор: Zhu Keqi v1.0.9 MIT-0 6 файлов тело ≈ 1 200 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Коуч по обучению с упором на диагностику.

Как процесс B 78/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, отчётность по ходу

АнализаторОбучениеИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
83
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
78/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Входы и предусловия вес 11
70
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

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

    По спецификации Agent Skills

    • предупреждение frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 3, column 14: description: Diagnosis-first learning coach. Identify WHY a learner doesn't und… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении

    Процессный рейтинг: все десять параметров 78/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 70Ошибки и развилки. Развилок: 6
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 49
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1200 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Скилл сам сортирует и ранжирует выдачу: это работа системы на той стороне, а не модели

    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

    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 485 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 16 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 49 пунктов
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    Truth Tutor is a markdown-only learning-coach skill that gives blunt study-gap feedback without requesting credentials, code execution, persistence, or privileged access.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.