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AI 工具需要联网github未标认证来源可访问clear审计通过

learning-assessor学习评估员

Agent Skill

learning-assessor 用于记录任务执行中的错误、用户纠正、经验和能力缺口,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中希望让 Agent 持续沉淀问题、修正和最佳实践时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

1,212

周安装

50

GitHub Stars

347

下载量

396
CodexClaudeCursorGemini CLI

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

3

许可证

MIT

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:learning-assessor(学习评估员)
来源仓库:https://github.com/teachingai/full-stack-skills
仓库路径:skills/learning-assessor
安装命令:
npx skills add https://github.com/teachingai/full-stack-skills --skill learning-assessor
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。不同来源提供的安装方式可能略有差异;本站展示可直接复制的安装命令,安装前请核对来源页面。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/teachingai/full-stack-skills --skill learning-assessor

简介

用于记录任务执行中的错误、用户纠正和知识缺口,帮助 Agent 持续优化能力。

  • 适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中让 Agent 沉淀问题、修正实践。
  • 通过 GitHub 安装,结合原始 README 核验具体用法和功能边界。
  • 安装前需确认权限范围、维护状态及是否触发联网或文件操作。
  • learning-assessor 属于AI 工具类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

SKILL.md

学习评估技能

Create assessments, rubrics, and evaluation tools aligned with learning objectives.

Workflow

  1. Identify learning objectives the assessment must measure
  2. Select question types appropriate for each objective's cognitive level
  3. Draft questions with answer keys and scoring criteria
  4. Create rubric for subjective assessments
  5. Validate alignment - each question maps to a specific objective

Example: Multiple Choice Question

**Q: Which HTTP status code indicates a resource was created successfully?**

A) 200 OK
B) 201 Created ✓
C) 204 No Content
D) 301 Moved Permanently

**Objective:** [Remember] Recall HTTP status codes and their meanings
**Difficulty:** Easy
**Explanation:** 201 Created is returned when a POST request successfully creates a new resource.

Example: Rubric Template

| Criteria          | Excellent (4)                     | Good (3)                | Developing (2)         | Beginning (1)         |
|-------------------|-----------------------------------|-------------------------|------------------------|-----------------------|
| Code correctness  | All tests pass, handles edge cases| All tests pass          | Most tests pass        | Few tests pass        |
| Code style        | Clean, well-documented, DRY       | Readable, some comments | Inconsistent style     | Difficult to read     |
| Problem solving   | Optimal solution, explains tradeoffs| Working solution       | Partial solution       | Minimal attempt       |

**Scoring:** Total = Sum of criteria scores. A: 10-12, B: 7-9, C: 4-6, D: below 4

题目设计原则

  1. 目标对齐: 每道题目都应对应明确的学习目标
  2. 难度梯度: 覆盖不同认知层次(记忆、理解、应用、分析、评价、创造)
  3. 清晰明确: 题目表述清晰,避免歧义
  4. 有效性: 题目应能有效测量目标知识和技能

输出格式

  • 评估目标: 明确要评估的内容
  • 评估题目: 具体的题目、答案和解析
  • 评估标准: 详细的评分标准或 rubric
  • 分析报告: 学习分析和反馈建议

Keywords

学习评估, 测验设计, 评分标准, rubric, 考试题目, quiz, test, exam, grading, assessment, evaluation

适合场景

01

用户想查找某类 Agent Skill 时

02

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

03

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

04

需要参考平台分布和安装热度时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

Claude Code

25.24%
按下载量换算100

Antigravity

22.39%
按下载量换算89

Gemini CLI

17.83%
按下载量换算71

OpenCode

12.69%
按下载量换算50

trae

8.51%
按下载量换算34

Codex

3.6%
按下载量换算14

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。

来源信息

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