SKILLEMALL.ai

BF generating-evaluation-rubrics

Generate structured evaluation rubrics (评价量规/评估量表) from teaching plan (教案) content. Supports text input, pasted content, and file uploads (PDF/Word/Markdown). Covers primary, secondary, and vocational education across subjects. Outputs styled Excel with star ratings (过程) and scored criteria (结果). Use when: (1) user provides lesson plan content or teaching design and requests evaluation criteria, scoring standards, or assessment framework; (2) user mentions evaluation rubric keywords: 评价量规, 评估量表, 教学评价表, 课堂评价, 学习评价, 量规表, 教案评估, 课堂教学评价, rubric, assessment table; (3) user uploads teaching documents and asks for a structured classroom assessment table.

ClawHub Agent Skills автор: flyboat403 v0.1.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 438 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 14 ч назад

Generate structured evaluation rubrics (评价量规/评估量表) from teaching plan (教案) content.

Как процесс F 35/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/generate_rubric.py, references/examples.md

АнализаторОбучениеДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
65
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
35/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/generate_rubric.py, references/examples.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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 frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 2, column 14: description: Generate structured evaluation rubrics (评价量规/评估量表) from teaching p… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/generate_rubric.py
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/examples.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/generate_rubric.py, references/examples.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 2 файла(ов): scripts/generate_rubric.py, references/examples.md
  • 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
  • 100Шаги. Шагов: 66
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1438 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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 654 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 25 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 66 пунктов
  • +4Есть примеры (5 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 65.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed classroom rubric generator with a minor dependency-installation caveat, not evidence of malicious behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 9 июл. 2026 г.