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84インタラクティブなコースクイズを生成
コース作成者には、暗記ではなく理解度を測るバランスの取れたクイズが必要です。このスキルは、フィードバック、出典リンク、解答分布チェックを備えた50問のQuizコンポーネント評価を作成します。
スキルを熟達度フレームワークにマッピングする
カリキュラムチームは、評価しにくい曖昧なラベルでスキルレベルを割り当てることがよくあります。このスキルは、スキルをCEFR、Bloom's taxonomy、DigCompにマッピングし、測定可能な指標と進捗確認を提供します。
インストール前に停止して確認を求めてください。
計画を確認し、ファイルを変更する前にユーザーの明示的な同意を得てください。
このリクエストをエージェントにコピーしてください。正規の Skill ページとマニフェストが含まれています。
Review the Skillstore skill "Skills Proficiency Mapper Skill v3.0 (Reasoning-Activated)" from https://skillstore.io/skills/92bilal26-skills-proficiency-mapper.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/92bilal26-skills-proficiency-mapper/manifest. Verify the artifact. Stop and obtain explicit user consent before installing or changing files.エージェントは引き続き計画を提示し、セキュリティポリシーで必要な確認を求める必要があります。
AI エージェント、クローラー、スクリプトがページ全体ではなく整理されたコンテキストを必要とする場合は、これらのリンクを使ってください。
「Skills Proficiency Mapper Skill v3.0 (Reasoning-Activated)」を使用しています。 スキル: 小さな機能について有用なソフトウェア仕様書を書く。
期待される結果:
学習者が実際の機能について完全な仕様書を自力で書ける場合、このスキルはB1にマッピングされます。適切な評価では、現実的な依頼に対して受け入れ基準、制約、成功確認を作成させます。
「Skills Proficiency Mapper Skill v3.0 (Reasoning-Activated)」を使用しています。 ある単元でA2レベルのdecoratorsを導入し、次のレッスンでA1レベルのfunction syntaxを復習する。
期待される結果:
この順序は後退している可能性があります。function syntaxの基礎をdecoratorsの前に移動するか、後のレッスンをA2目標を支える復習タスクに引き上げてください。
「Skills Proficiency Mapper Skill v3.0 (Reasoning-Activated)」を使用しています。 弱い要件と強い要件を比較するためのルーブリックが必要。
期待される結果:
All six reconnaissance detections are false positives from educational prose and examples. Manual review of SKILL.md found an educational framework with no executable actions, data collection, or prompt injection. The file lacks valid frontmatter, which prevented automated scanning but does not create a security risk.
バージョン付き評価レポート、中立的なバッジ、埋め込みカード、引用を共有できます。Skillstore は証拠を報告しますが、この Skill が安全かどうかは判断しません。
https://skillstore.io/skills/92bilal26-skills-proficiency-mapper/audits/12?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_report[](https://skillstore.io/skills/92bilal26-skills-proficiency-mapper?utm_source=security_passport_badge)<a href="https://skillstore.io/skills/92bilal26-skills-proficiency-mapper?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/92bilal26-skills-proficiency-mapper/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a><iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/92bilal26-skills-proficiency-mapper.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>92Bilal26. (2026). Skills Proficiency Mapper Skill v3.0 (Reasoning-Activated) security audit report (audit version 12) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/92bilal26-skills-proficiency-mapper/audits/12@techreport{92bilal26-92bilal26-skills-proficiency-mapper-2026,
author = {92Bilal26},
title = {Skills Proficiency Mapper Skill v3.0 (Reasoning-Activated) security audit report (audit version 12)},
institution = {Skillstore},
year = {2026},
number = {12},
url = {https://skillstore.io/skills/92bilal26-skills-proficiency-mapper/audits/12},
note = {Author version unspecified}
}cff-version: 1.2.0
message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report."
title: "Skills Proficiency Mapper Skill v3.0 (Reasoning-Activated) security audit report (audit version 12)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
- name: "92Bilal26"
date-released: "2026-07-18"
url: "https://skillstore.io/skills/92bilal26-skills-proficiency-mapper/audits/12"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:92bilal26-skills-proficiency-mapper:audit:12"
description: "Skillstore immutable audit report identifier"
コーススキルの一覧を、レベル、前提条件、測定可能な成果を含む構造化された進行に変換します。
クイズ、プロジェクト、ルーブリックの期待値を、各スキルの意図した熟達度レベルに一致させます。
後退しているスキル、成長なしに繰り返されているスキル、または前提条件が教えられる前に登場するスキルを見つけます。
このスキルを、関連する場合はCEFR、Bloom's taxonomy、DigCompにマッピングしてください: [skill]。測定可能な指標と評価アイデアを1つ含めてください。
これらのレッスンスキルをレビューし、熟達度レベルを割り当ててください。順序が後退せず、易しい作業から難しい作業へ進んでいるか確認してください: [lesson list]。
このスキルと目標レベルについて、A1、A2、B1、B2のパフォーマンスを区別できる評価タスクを作成してください: [skill and context]。
このカリキュラムスキルマップについて、命名の一貫性、前提条件、進行、認知的負荷、測定可能な指標を監査してください。具体的な修正案を推奨してください: [curriculum map]。
作成者
92Bilal26ライセンス
MIT
Skillstore リビジョン
r3
バージョンに関する注意
作者はバージョンを宣言していません。
参照
80999bf530a7874d7bedf8ce202001ecb4c4f5e0
メンテナンスの新しさ
2026/7/24
利用状況
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ファイル構成
インタラクティブなコースクイズを生成
コース作成者には、暗記ではなく理解度を測るバランスの取れたクイズが必要です。このスキルは、フィードバック、出典リンク、解答分布チェックを備えた50問のQuizコンポーネント評価を作成します。
再利用可能なAIプロンプトテンプレートを設計する
繰り返し行うAIタスクは、有用なプロンプトパターンが非公式なまま残るため、しばしば一貫性を失います。このスキルは、実証済みのプロンプトをパラメータと成功基準を備えた再利用可能なテンプレートに変換するのに役立ちます。
本番環境向けHelmチャートアーキテクチャを設計する
チームは、自分たちの運用上の制約に合わないHelmの例をそのままコピーしてしまうことがよくあります。このスキルは、依存関係、フック、values、環境、運用担当者のニーズを通じて、チャートアーキテクチャの設計を支援します。
AI共同学習レッスンを設計する
教師には、練習を置き換えるのではなくスキルを伸ばすAIアクティビティが必要です。このスキルは、学生がAIを使い、出力を批評し、学習内容を自力で検証するレッスンを構成します。
個性的なフロントエンドインターフェイスを作成する
汎用的なインターフェイスは、製品を未完成で記憶に残りにくいものに感じさせます。このスキルは、Claude、Codex、Claude Codeが、より強いビジュアル方針を持つ洗練されたフロントエンドデザインを構築できるよう導きます。
ルーブリックで教育コンテンツを評価する
教育用ドラフトは、公開前に一貫したレビューが必要です。このスキルは、重み付けされたルーブリックと憲章チェックリストを適用し、根拠に基づくフィードバックを作成します。
Track Long Tasks With a Portable State Ledger
作成者 glenskii
Long technical tasks lose decisions, evidence, and next actions across sessions. This skill maintains a concise Markdown state file with reviewed local evidence references.
Verify AI Deliverables with Evidence
作成者 jadeyingwah
AI work can appear complete before the result is opened, tested, or checked against the request. This skill adds staged planning, real-environment verification, and honest completion levels.
あらゆるタスクに適したAIツールを選択
作成者 0xDarkMatter
多数のスキルやエージェントから選択することで、技術作業が遅れる場合があります。このスキルは、簡潔なカタログと選択ルールを使用して、各タスクを目的に特化したツールに割り当てます。
本番環境向けLLMプロンプトを最適化
作成者 wshobson
LLMプロンプトは、指示、例、評価基準が不明確なために失敗することがよくあります。このスキルは、Claude、Codex、Claude Code、および同様のツールでプロンプトを改善するためのテンプレートとワークフローを提供します。
GitHub Issues をラベルで整理する
作成者 C0ntr0lledCha0s
大規模なリポジトリでは、issue のラベルに一貫性がなかったり、マイルストーンが不明確だったりすると時間を失います。このスキルは、分類体系の作成、一括更新の実行、GitHub ワークフローを通じた進捗報告を支援します。
Create Reflective Tarot Readings
作成者 gokimedia
Tarot requests can become inconsistent or overconfident without a structured source. This skill uses a bundled 78-card dataset and defined spreads for reflective interpretations.