BF learning-english-from-tv-series
Полный замкнутый цикл обучения английскому языку через просмотр сериалов/фильмов (псевдоним DramaLex), ориентированный на носителей китайского языка. Активируется, когда пользователь говорит «смотреть американские сериалы и учить английский», «учить английский по <название сериала/фильма>», «учить английский по Friends S01E01», «сделать эту серию учебным материалом по английскому», «углубленное изучение диалогов из фильмов», «учить английский по субтитрам», «зубрить слова/тренировать аудирование/разговорную речь по сериалам», или когда дает любой код серии (например, S01E01) / название фильма (например, The Pursuit of Happyness, Forrest Gump) с целью изучения английского. Основные возможности: агент использует свои сетевые возможности для самостоятельного поиска и анализа общедоступных субтитров (двухуровневый поиск Tier1 — известные источники субтитров + Tier2 — общий поиск в интернете; только при неудаче используется резервный вариант с отобранными диалогами; весь процесс не затрагивает авторские права, не сохраняет и не передает данные, предназначен только для личного некоммерческого обучения), а затем на основе этой серии/фильма создает полный цикл обучения — диагностика уровня CEFR перед обучением, предварительное изучение целевых слов, понимание на слух, углубленное изучение субтитров и аннотирование языковых моментов (грамматика/сочетания/структура текста/произношение), разговорная практика с повторением за актером и ролевыми играми, письменное переписывание и продолжение с обратной связью, интервальное повторение между сериями/навыками. Результаты включают 4 структурированных CORE JSON (слова/аудирование/аннотации/задачи) и 5 форматов вывода (HTML-страница для обучения / карточки Anki / таблица Excel со словами / документ Word / Markdown), а также возможность генерации аудио для повторения с помощью macOS say. Охватывает сериалы и фильмы; каждый ответ этого навыка в конце будет содержать подпись автора и юридическое уведомление.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«看剧/看电影学英语的完整闭环学习引擎（别名 DramaLex），面向中文母语者。当用户说「看美剧学英语」「用<剧名/电影名>学英语」「Fri…»
看剧/看电影学英语的完整闭环学习引擎（别名 DramaLex），面向中文母语者。当用户说「看美剧学英语」「用<剧名/电影名>学英语」「Friends S01E01 学英语」「把这一集做成英语学习材料」「电影台词精读」「字幕学英语」「刷剧背单词/练听力/练口语」，或给出任意剧集代码（如 S01E01）/电影名（如 The Pursuit of Happyness、Forrest Gump）希望据此学英语时，都应触发本 skill。核心能力：agent 用自身联网能力自主检索并解析公开字幕（两层递进检索 Tier1 已知字幕源 + Tier2 通用互联网广搜，均失败才用精选台词兜底，全程不主张版权、不存储外传，仅供个人非商业学习），再围绕这一集/这部电影产出完整学习闭环——学前 CEFR 水平诊断、目标词汇预热、听力理解、字幕精读与语言点标注（语法/搭配/篇章/发音）、口语跟读与角色扮演、写作改写续写并给反馈、跨集/跨技能间隔复现。产物覆盖 4 份结构化 CORE JSON（words/listening/annotated/tasks）与 5 种可交付格式（HTML 学习页 / Anki 卡片 / Excel 词表 / Word 文档 / Markdown），并可用 macOS say 生成 TTS 跟读音频。覆盖电视剧与电影两类；本 skill 每次可见回复末尾都会附作者落款与法律声明。
Полный замкнутый цикл обучения английскому языку через просмотр сериалов/фильмов (псевдоним DramaLex), ориентированный на носителей китайского языка.
Как процесс F 31/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/exam_map.py, scripts/validate.py
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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: 0. 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") - предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 5914 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/ - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: scripts/exam_map.py - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: scripts/validate.py - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "title"
Процессный рейтинг: все десять параметров 31/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 2 файла(ов): scripts/exam_map.py, scripts/validate.py
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5914 токенов
- 100Шаги. Шагов: 83
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- low Разделов верхнего уровня: 18. Похоже на несколько доменов в одном скилле
- low Ответ описан самодельной разметкой (4 тегов): типизированный вызов надёжнее
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
- -242 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 603 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 29 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 83 пунктов
- +4Есть примеры (9 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (5 из 5)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 54.