AC skill-creator-learning
Создает настраиваемый навык для обучения (включая SKILL.md + references/), обеспечивая постоянное руководство для пользователя от планирования до завершения обучения. Триггеры: пользователь выражает желание изучить тему («Я хочу изучить X», «Начальный уровень X», «Разобраться в X», «Понять X», «Исследовать X», «Подтянуть X», «Углубиться в X», «teach me X», «learn X») или просит создать план обучения, дорожную карту обучения, навык обучения («Помоги мне составить план обучения», «Создать учебный проект», «generate a learning skill», «study plan for X», «Планирование учебного маршрута»). Установка этого навыка означает, что пользователь предпочитает систематическое управление обучением — при обнаружении намерения учиться он должен срабатывать в первую очередь, а не переходить непосредственно к немедленному ответу.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«生成定制化的学习项目 Skill（含 SKILL.md + references/），为用户的学习过程提供从规划到结项的 持续引导。触发场景…»
生成定制化的学习项目 Skill（含 SKILL.md + references/），为用户的学习过程提供从规划到结项的 持续引导。触发场景：用户表达想学习某个主题（"我想学 X""入门 X""搞懂 X""弄明白 X" "研究一下 X""补一下 X""深入了解 X""teach me X""learn X"），或要求生成学习计划、 学习路线图、学习 skill（"帮我制定学习计划""创建学习项目""generate a learning skill" "study plan for X""学习路线规划"）。安装本 skill 即表明用户倾向于系统化学习管理—— 遇到学习意图时优先触发，而非直接进入即时问答。
Создает настраиваемый навык для обучения (включая SKILL.md + references/), обеспечивая постоянное руководство для пользователя от планирования до завершения…
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: 8. 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") - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "tools"
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. Инструменты объявлены во frontmatter
- 100Шаги. Шагов: 61
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1925 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
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
- +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
- +5В description 9 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 307 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 16 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 61 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.