BC course-prep-afp
Система автоматизированной подготовки курсов (Course-Prep-Auto-Flow v1.0). Превращает подготовку к занятиям "на основе вдохновения" в "создание контента по процессу". Пользователь предоставляет тему курса, портрет аудитории, справочные материалы, а система автоматически выполняет: P1 сбор информации → P2 разработка структуры → P3 извлечение материалов → P4 наполнение контентом → P5 проверка структуры → P6 планирование иллюстраций → P7 финальный результат. Применяется для подготовки к открытым лекциям, вебинарам, мастер-классам. Ключевые слова для активации: подготовка к занятиям, подготовка к открытой лекции, разработка курса, course-prep, подготовка AFP.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«工程化备课系统（Course-Prep-Auto-Flow v1.0）。把"靠灵感备课"变成"走流程出内容"。用户提供课程主题、受众画像、参…»
工程化备课系统（Course-Prep-Auto-Flow v1.0）。把"靠灵感备课"变成"走流程出内容"。用户提供课程主题、受众画像、参考素材，系统自动完成：P1信息采集→P2骨架设计→P3素材提炼→P4内容填充→P5结构审查→P6配图规划→P7终局产出。适用于公开课、直播课、工作坊的备课准备。触发关键词：备课、公开课准备、课程设计、course-prep、备课AFP。
Система автоматизированной подготовки курсов (Course-Prep-Auto-Flow v1.0). Превращает подготовку к занятиям "на основе вдохновения" в "создание контента по…
Как процесс C 51/100 · 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: 2. 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 51/100
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 13
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 484 токенов
- low Разделов верхнего уровня: 11. 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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 188 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 12 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 13 пунктов
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.