SKILLEMALL.ai

BB experiential-kolb-teaching

Запускает обучающий модуль хранилища как экспериментальный цикл Колба (Конкретный опыт -> Рефлексивное наблюдение -> Абстрактная концептуализация -> Активное экспериментирование) вместо лекции. Начинается с опыта, удерживает объяснение, вытягивает утверждение из ученика с помощью сократовских лестниц вопросов, масштабированных по уровню Блума, направляет полученное утверждение в вечный примечание и завершается проверкой на запоминание. Обеспечивает дисциплину желаемой сложности — никогда не резюмировать для ученика, никогда не называть концепцию до того, как он реконструирует ее механизм. Используйте при обучении модулю геномики/МО, проектировании сессии Колба или при принятии решения о том, объяснять или спрашивать. Ключевые слова — цикл Колба, экспериментальное обучение, обучение модулю, желаемая сложность, никогда не резюмировать, сократовская лестница, запуск сессии.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Runs a vault learning module as a Kolb experiential cycle (Concrete Ex…»

Runs a vault learning module as a Kolb experiential cycle (Concrete Experience -> Reflective Observation -> Abstract Conceptualization -> Active Experimentation) instead of a lecture. Opens with an experience, withholds the explanation, draws the claim out of the learner with Socratic question ladders scaled by Bloom level, routes the earned claim to an evergreen note, and closes with a retrieval check. Enforces desirable-difficulty discipline — never summarize for the learner, never name the concept before they have reconstructed its mechanism. Use when tutoring a genomics/ML module, designing a Kolb session, or deciding whether to explain or to ask. Trigger keywords — Kolb cycle, experiential teaching, tutor a module, desirable difficulty, never summarize, Socratic ladder, run a session.

lyndonkl/claude Agent Skills автор: lyndonkl 1 файл тело ≈ 1 989 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 16 ч назад

Запускает обучающий модуль хранилища как экспериментальный цикл Колба (Конкретный опыт -> Рефлексивное наблюдение -> Абстрактная концептуализация -> Активное…

Как процесс B 70/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, повторный запуск

ПроцедураОбучениетип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
70/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Когда включается вес 12
20
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 70/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 8
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1989 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 800 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 8 пунктов

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.