SKILLEMALL.ai

BC english-assessment

Помощник по оценке уровня владения английским языком в формате сопровождения. Это не холодная машина для тестирования, а ваш партнер по росту в изучении английского. Динамически корректирует сложность на основе исторических данных (продолжает развивать сильные стороны → повышает сложность, слабые стороны → больше заданий), уровень английского языка в университете (CEFR B1-C2), случайным образом генерирует тесты (по умолчанию 25-40 вопросов или быстрые 21 вопрос, 7-10 типов вопросов, общий балл 100), отвечает на вопросы по одному, бесшумно оценивает в процессе, в конце выдает результат и анализ слабых сторон. Поддерживает сборник ошибок, повторное тестирование ошибок, просмотр объяснений ошибок, подробный анализ всех вопросов теста, отслеживание прогресса обучения, адаптивную сложность, импорт/экспорт данных. Контент охватывает различные профессиональные области. Ключевые слова: начать оценку английского / тест английского / проверить английский / оценка уровня английского / быстрая оценка / повторное тестирование ошибок / посмотреть ошибки / анализ ошибок / анализ вопросов теста / полный анализ вопросов теста / прогресс обучения / кривая прогресса / экспорт данных / импорт данных / импорт из Feishu НЕ для: систематических курсов английского, чистого общения на английском, универсальных инструментов перевода

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«陪伴式英语水平测评助手。不是冰冷的出题机器,而是陪你一起成长的英语伙伴。基于历史数据动态调整难度(持续强项→提难度,薄弱项→多出题), 大学…»

陪伴式英语水平测评助手。不是冰冷的出题机器,而是陪你一起成长的英语伙伴。基于历史数据动态调整难度(持续强项→提难度,薄弱项→多出题), 大学英语水平(CEFR B1-C2),随机生成题卷(默认25-40题或快速21题,7-10种题型,总分100分), 逐题作答,全程静默判分,最后输出得分与弱项分析。支持错题集、错题重测、查看错题讲解、全部考题深度解析、学习进度追踪、自适应难度、数据导入导出。 内容覆盖各专业领域。 触发词:开始英语测评 / 英语测试 / 测一下英语 / 英语水平测评 / 快速测评 / 错题重测 / 看错题 / 错题分析 / 考题分析 / 全部考题分析 / 学习进度 / 进步曲线 / 导出数据 / 导入数据 / 从飞书导入 NOT for:系统性英语课程、纯英语聊天、通用翻译工具

ClawHub Agent Skills автор: zZihan v4.16.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 10 712 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Помощник по оценке уровня владения английским языком в формате сопровождения.

Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, стоимость исполнения

АнализаторGitHubИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
85/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
62
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
52/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 10712 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 52/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 10712 токенов: вытесняет саму задачу из окна
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 526
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 18. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (23 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
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
  • -2143 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
  • +3Длина description 351 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 67 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 526 пунктов
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 62.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This English assessment skill is review-worthy because it hides a network diagnostic trigger and uses local credential-style API access, even though most assessment features are purpose-aligned.
LLM: suspicious (high) · 8 июн. 2026 г.