AC smart-classroom-teaching
Продукт для области преподавания в интеллектуальных классах, полностью реализующий уровень ИИ-преподавания интеллектуальной доски (программное обеспечение и методология после аппаратного и программного разделения), взаимодействуя с хост-моделью и компьютерными периферийными устройствами (экран/динамик/микрофон/клавиатура) для сквозного выполнения задач интеллектуального преподавания и демонстрации. Охватывает семь областей: визуализация обучения, направляемое размышление с помощью виртуального человека, анализ и диагностика записей уроков, персонализированное обучение, многомодальное взаимодействие с инструкциями, генерация учебных ресурсов, безопасность и соответствие контента. Ключевые слова: интеллектуальный класс, интеллектуальное преподавание, интеллектуальная доска, ИИ-доска, визуализация обучения, анализ записей уроков, отчет о диагностике обучения, сократовский диалог, преподавание с помощью виртуального человека, индивидуальное обучение, дифференцированное обучение, микро-уроки, генерация учебных ресурсов, подготовка к уроку, демонстрация, объяснение, meta-skill-system.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«智慧课堂教学领域负载物，完整承载智能黑板的 AI 教学能力层（软硬解耦后的软件与方法论），与宿主模型及电脑外设（屏幕/喇叭/麦克风/键盘）协…»
智慧课堂教学领域负载物，完整承载智能黑板的 AI 教学能力层（软硬解耦后的软件与方法论），与宿主模型及电脑外设（屏幕/喇叭/麦克风/键盘）协同，端到端执行智能教学与演示讲解任务。覆盖教学可视化、虚拟人思辨引导、课堂实录分析与诊断、个性化因材施教、多模态指令交互、教学资源生成、内容安全合规七大域。触发词：智慧课堂、智能教学、智能黑板、AI黑板、教学可视化、课堂实录分析、教学诊断报告、苏格拉底式诘问、虚拟人教学、因材施教、分层教学、微课切片、教学资源生成、备课、演示、讲解、meta-skill-system。
Продукт для области преподавания в интеллектуальных классах, полностью реализующий уровень ИИ-преподавания интеллектуальной доски (программное обеспечение и…
Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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: 14. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
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: 37
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1462 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 10. 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
- +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 255 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 20 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 37 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.