AC self-learning-coach-v0-1
Коуч по самообучению для бизнес-процессов AI-агентов, с правилами доставки для Feishu Miaoda/OpenClaw при работе в Feishu. Используйте, когда пользователь хочет изучить бизнес, рабочий процесс, роль, внутренний процесс, документ/вики/файл Feishu, локальный материал, веб-материал или концепцию через учебный путь, HTML-урок, диалог с обратным воспроизведением, активное вспоминание, критику, исходные заметки и план дальнейшего изучения. Триггеры по запросам типа «我想学 XX 业务», «通过这个文档自学», «帮我规划学习路径», «生成学习页», «复述后帮我批改», «列一下哪些还没学完», «看看学习计划/学习待办», «继续上次学习», «我学到哪了», «下一步学什么», «业务培训/自学助手». Не используйте для обобщенных разовых сводок, если только пользователь не просит превратить материал в учебный опыт.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Business self-learning coach for AI agents, with Feishu Miaoda/OpenCla…»
Business self-learning coach for AI agents, with Feishu Miaoda/OpenClaw-specific delivery rules when running in Feishu. Use when the user wants to learn a business, workflow, role, internal process, Feishu document/wiki/file, local material, web material, or concept through a learning path, HTML lesson, teach-back dialogue, active recall, critique, source notes, and next-step study plan. Trigger on requests like "我想学 XX 业务", "通过这个文档自学", "帮我规划学习路径", "生成学习页", "复述后帮我批改", "列一下哪些还没学完", "看看学习计划/学习待办", "继续上次学习", "我学到哪了", "下一步学什么", "业务培训/自学助手". Do not use for generic one-shot summaries unless the user asks to turn the material into a learning experience.
Коуч по самообучению для бизнес-процессов AI-агентов, с правилами доставки для Feishu Miaoda/OpenClaw при работе в Feishu.
Как процесс C 64/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия
Как улучшить
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- 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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 7531 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
Процессный рейтинг: все десять параметров 64/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, node), но во frontmatter они не объявлены
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 7531 токенов
- 85Шаги. Шагов: 137, расплывчатых формулировок: 1
- 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 11, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- low Ответ описан самодельной разметкой (10 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
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 9 примера фраз-триггеров в кавычках
- +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
- +3Длина description 654 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 18 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 137 пунктов
- +4Есть примеры (11 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.