AC expression-coach
Тренер по развитию навыков публичных выступлений. Поддерживает практику импровизационных тем (оценка ИИ + обратная связь), ролевые игры в рабочих/социальных сценариях, быстрый поиск фреймворков для выступлений, управление пользовательскими темами, отслеживание прогресса и анализ данных, ежедневные советы по улучшению навыков публичных выступлений. Приоритет отдается голосу, анализ речевых характеристик (слова-паразиты, паузы, плавность) через транскрипцию Whisper. Поддерживает автоматическую запись данных практики в Feishu Bitable (опционально). Ключевые слова для запуска: 练口才 (тренировать красноречие), 表达训练 (тренировка выражения), 即兴话题 (импровизационные темы), 场景模拟 (симуляция сценариев), 表达框架 (фреймворки выражения), 沟通练习 (тренировка общения), 演讲练习 (тренировка речи), 怎么说 (как сказать), 话术 (речевые приемы), 说服 (убеждение), 汇报练习 (тренировка отчетов), 添加话题 (добавить тему), 自定义话题 (пользовательская тема), 查看进步 (просмотреть прогресс), 我的数据 (мои данные), 练习报告 (отчет о практике).
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«个人表达能力训练教练。支持即兴话题练习（AI评分+反馈）、职场/社交场景角色扮演模拟、表达框架速查、 自定义话题管理、进步追踪与数据分析、每…»
个人表达能力训练教练。支持即兴话题练习（AI评分+反馈）、职场/社交场景角色扮演模拟、表达框架速查、 自定义话题管理、进步追踪与数据分析、每日表达力Tips推送。 语音优先，通过 Whisper 转写分析口语特征（填充词、停顿、流畅度）。 支持飞书 Bitable 自动记录练习数据（可选）。 触发关键词：练口才、表达训练、即兴话题、场景模拟、表达框架、沟通练习、演讲练习、怎么说、话术、 说服、汇报练习、添加话题、自定义话题、查看进步、我的数据、练习报告。
Тренер по развитию навыков публичных выступлений.
Как процесс C 53/100 · 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: 7. 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 53/100
- 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
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 131
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2355 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 12. 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
- -227 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 229 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 49 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 131 пунктов
- +4Есть примеры (9 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.