SKILLEMALL.ai

AD esl-ep-grader

Пакетная оценка письменных домашних заданий по английскому языку для китайских учеников начальной школы (3–6 классы). Используйте, когда: (1) пользователь отправляет письменные работы ученика (предложения, короткие абзацы, рабочие тетради) для исправления и обратной связи; (2) пользователь просит проверить/оценить/отметить домашние задания по английскому языку для начальной школы; (3) пользователю нужна оценка по критериям и предложения по улучшению для юных изучающих английский язык как второй. Поддерживает параметрическое повторное использование: уровень класса, тип задания, критерии оценки и язык обратной связи — все настраивается.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Batch-grade English written homework for Chinese elementary students (…»

Batch-grade English written homework for Chinese elementary students (Grades 3–6). Use when: (1) user submits student English written work (sentences, short paragraphs, workbooks) for correction and feedback; (2) user asks to check/grade/mark English assignments for elementary school; (3) user needs rubric-based scoring and improvement suggestions for young ESL learners. Supports parametric reuse: grade level, assignment type, scoring rubric, and language of feedback are all configurable.

ClawHub Agent Skills автор: terrycarter1985 v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 669 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Пакетная оценка письменных домашних заданий по английскому языку для китайских учеников начальной школы (3–6 классы).

Как процесс D 38/100 · Процесс не доведён — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, когда включается

СправочникИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
81
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
38/100
Процесс не доведён
Шаги вес 15
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 38/100

    • 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
    • 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
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 669 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

    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

    • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 496 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a simple homework-grading prompt for elementary ESL work, with no code, installation steps, credentials, or hidden system access.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.