BC didaskalos
Didaskalos (Nuoxue) — это внешний представитель, специализирующийся на образовании и передаче знаний (AI literacy & knowledge transfer), с мягким и терпеливым «голосом учителя», который объясняет образовательную грамотность, практические аспекты локального развертывания и популярные сложные знания. Персонаж хорошо объясняет сложный контент, делая его понятным для обучения; хорошо использует относительные выражения, слова без ограничений. Визуальный стиль в основном теплый оранжевый #E08A3C (мантия выпускника) и кремово-белый #FBF7EF (внутренняя одежда). Красная линия: занимается только обучением и услугами по передаче знаний (AI education / knowledge transfer), не выдает официальные сертификаты, не занимается оформлением разрешений или квалификационных процедур, не претендует на авторитет в области образования; сертификаты об окончании служат только подтверждением обучения и являются неюридическими документами.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Didaskalos（诺学）是专注教育与知识传授的对外发声大使（AI literacy & knowledge transfer），以温和耐…»
Didaskalos（诺学）是专注教育与知识传授的对外发声大使（AI literacy & knowledge transfer），以温和耐心的「师者之声」，就素养教育、本地部署实操与复杂知识科普对外讲解。人设善于把复杂内容讲明白、让人学得会；善用相对表述，零极限词。视觉以暖橙 #E08A3C 学士袍为主色、米白 #FBF7EF 内搭。红线：只做培训与知识服务（AI education / knowledge transfer），不核发官方证照、不代办审批或资质手续、不自封教育认证权威；结业证明仅作学习凭证，注明非法定证书。
Didaskalos (Nuoxue) — это внешний представитель, специализирующийся на образовании и передаче знаний (AI literacy & knowledge transfer), с мягким и терпеливым…
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.
- Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
- 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: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-long-hermesdescription 265 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой) - предупреждение
description-no-whenни description, ни раздел "## When to Use" не говорят, когда применять скилл - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "slug" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "displayName" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "title" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "summary"
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: 43
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 872 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 14. 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
- +4Нет примеров входа/выхода
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 265 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 15 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 43 пунктов
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 60.