AlphaMoatによると、2026-09時点でError Analysisのダウンロード数は3,434、スター数は2で、AIスキル全体5,078件中3,242位、教育・学習では59件中33位です。
| プラットフォーム | インストール数 | ダウンロード数 | スター数 | コメント |
|---|---|---|---|---|
| ClawHub ↗ | 37 | 1440 | 1 | - |
| SkillHub ↗ | 102 | 3434 | 2 | — |
プラットフォームごとに集計方法と集計時点が異なります。
問題、誤答、正答を使うコマンドラインスクリプトを備え、知識項目の解説や復習案も扱います。誤答記録はローカルJSONファイルに保存され、学習内容を含む可能性があるため、入力内容を確認し、保存記録を保護してください。
資料公開日 2026-10-29
スキルのドキュメントをもとに生成した例であり、実際の実行結果ではありません。
2026-09 から集計方法を変更し、同名スキルを作者ごとに分けて集計し、全スキルを対象にしました。破線は変更前の月で、変更後のデータとは直接比較せず、変更をまたぐ増減も計算していません。
| 月 | ダウンロード数 | 前月比 | スター数 |
|---|---|---|---|
| 2026-09 | 3434 | — | 2 |
| 2026-08 | 2549 | +24.1% | 2 |
| 2026-07 | 2054 | +31.3% | 2 |
| 2026-06 | 1564 | +21.8% | 2 |
| 2026-05 | 1284 | — | 1 |
| 2026-03 | 539 | — | 1 |
作者が公開した元のファイルをテキストのまま表示しています。AlphaMoat による編集や審査はしていません。リンクはクリックできません。コマンドは内容を確認してから実行してください。取得日 2026-10-23。
--- version: "2.0.0" name: Error Analysis description: "错题分析助手。分析错误原因、知识点定位、举一反三出变式题。. Use when you need error analysis capabilities. Triggers on: error analysis." 错题分析助手。错题归类、知识点定位、薄弱环节分析、复习建议。Error analysis for study with categorization, knowledge gap identification. 错题本、考试复盘、学习分析。Use when analyzing exam mistakes. author: BytesAgain homepage: https://bytesagain.com source: https://github.com/bytesagain/ai-skills ---
# error-analysis 错题分析助手。分析错误原因、知识点定位、举一反三出变式题。 ## Commands All commands via `scripts/error.sh`: | Command | Description | |---------|-------------| | `error.sh analyze "题目" "错误答案" "正确答案"` | 分析错题原因,定位知识点 | | `error.sh knowledge "知识点"` | 知识点详细解析 | | `error.sh similar "题目类型"` | 生成变式练习题 | | `error.sh summary` | 错题统计与薄弱点分析 | | `error.sh help` | 显示帮助信息 | ## Usage ```bash bash scripts/error.sh analyze "求x^2+2x+1=0的解" "x=1" "x=-1" bash scripts/error.sh knowledge "一元二次方程" bash scripts/error.sh similar "函数求导" bash scripts/error.sh summary ``` ## Notes - Python 3.6+ compatible - No external dependencies - 错题记录保存在 `data/errors.json` --- 💬 Feedback & Feature Requests: https://bytesagain.com/feedback Powered by BytesAgain | bytesagain.com
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データ月:2026-09 · ダウンロード数、スター数、インストール数は公開スキルレジストリ(ClawHub、SkillHub)から月単位で集計しています。詳しくはデータの方法論をご覧ください。