BB smart-learner
🎓 Ваш персональный помощник по обучению — четко и глубоко объясняет любую концепцию, делая сложные идеи интуитивно понятными с помощью диаграмм и аналогий. Автоматически архивирует заметки, отслеживает освоение каждой подконцепции и проверяет понимание с помощью реальных вопросов в стиле собеседования. Запоминает ваш прогресс в обучении между сессиями, планирует повторения на основе кривой забывания и пассивно отслеживает рост знаний во время активных учебных сессий. Со временем становится умнее — записывает ваши предпочтения в обучении и всегда обучает так, как вам лучше всего подходит.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«🎓 Your personal learning assistant — explains any concept with clarit…»
🎓 Your personal learning assistant — explains any concept with clarity and depth, making complex ideas intuitive through diagrams and analogies. Auto-archives notes, tracks mastery of every sub-concept, and tests understanding with real interview-style questions. Remembers your learning progress across sessions, schedules reviews based on the forgetting curve, and passively senses knowledge growth within active learning sessions. Gets smarter about you over time — records your learning preferences and always teaches in the way that works best for you.
🎓 Ваш персональный помощник по обучению — четко и глубоко объясняет любую концепцию, делая сложные идеи интуитивно понятными с помощью диаграмм и аналогий.
Как процесс B 66/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, входы и предусловия, повторный запуск
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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: 2. 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") - предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 5014 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/ - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "homepage" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "file_access" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "triggers" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "trigger_language" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "required_tools"
Процессный рейтинг: все десять параметров 66/100
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Ошибки и развилки. Развилок: 8
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5014 токенов
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 48
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
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)
- -220 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 558 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 26 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 48 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (13 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 60.