SKILLEMALL.ai

BC accelerated-learning

Интерактивный 10-шаговый метод ускоренного обучения. Используйте, когда пользователь хочет системно изучить тему, быстро освоить новые знания, исследовать область. Триггеры включают: изучить, исследовать, освоить, узнать о теме, экспресс-курс, быстрое начало, ускоренное обучение в 10 раз, ускоренное обучение. Не путать с другими навыками обучения — этот навык фокусируется на структурированном 10-шаговом интерактивном процессе обучения.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«交互式10步加速学习法。当用户想系统学习某个主题、快速掌握新知识、研究某个领域时使用。 触发词包括:学习、研究、掌握、了解某个主题、速成、快…»

交互式10步加速学习法。当用户想系统学习某个主题、快速掌握新知识、研究某个领域时使用。 触发词包括:学习、研究、掌握、了解某个主题、速成、快速入门、10倍速学习、加速学习。 不要和其他学习类skill混淆——本skill专注于结构化的10步交互式学习流程。

ClawHub Agent Skills автор: Alex Li v0.1.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 155 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 33 ч назад

Интерактивный 10-шаговый метод ускоренного обучения.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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 description-no-when description 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: 19
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1155 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 13. 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 128 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 16 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 19 пунктов
  • +4Есть примеры (12 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a disclosed Chinese-language learning workflow skill with no file, credential, network, install-script, or persistence behavior beyond conversation progress tracking.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 11 авг. 2026 г.