व्यावसायिक संचालनसार्वजनिक स्किल्स

Education LMS

AI एजेंट्स के लिए लर्निंग मैनेजमेंट — Canvas LMS या सामान्य LMS APIs के माध्यम से कोर्स, असाइनमेंट, ग्रेडिंग, छात्र प्रगति, घोषणाएं, और विश्लेषण।

स्किल स्रोत खोलें आधिकारिक गाइड पढ़ें ↗

यह स्किल क्या सिखाता है

एक विशिष्ट प्रकार के कार्य के लिए पुन: उपयोग योग्य प्लेबुक।

एक MCP सर्वर एजेंट को बताता है कि कौन से क्रियाएं उपलब्ध हैं। एक स्किल उन क्रियाओं के आसपास निर्णय जोड़ता है: काम को कैसे पहचानें, कौन सा अनुक्रम पालन करें, क्या बचना है, और परिणाम पूरा होने का निर्णय कैसे लें।

LMS संचालन का समन्वय करें — पाठ्यक्रम प्रबंधित करें, असाइनमेंट बनाएं, सबमिशन ग्रेड करें, छात्र प्रगति ट्रैक करें, घोषणाएं पोस्ट करें, और पाठ्यक्रम प्रदर्शन विश्लेषण करें। पाठ्यक्रम प्रबंधित करते समय, असाइनमेंट बनाते समय, कार्य ग्रेड करते समय, छात्र प्रगति जांचते समय, घोषणाएं पोस्ट करते समय, या पाठ्यक्रम विश्लेषण करते समय उपयोग करें।

आर्किटेक्चर

Education LMS ADK-Rust एजेंट का मार्गदर्शन कैसे करता है।

स्किल पठनीय और पोर्टेबल रहता है क्योंकि इसमें सेवा क्रेडेंशियल्स या बिजनेस डेटा के बजाय निर्देश होते हैं। ADK-Rust इसे एजेंट को प्रदान करता है, एजेंट अपने समीक्षित टूल सीमा से चुनता है, और कनेक्टेड MCP सर्वर प्रमाणीकृत ऑपरेशन करता है।

उपयोगकर्ता अनुरोध

एजेंट को सामान्य भाषा में व्यक्त एक लक्ष्य प्राप्त होता है।

→

Education LMS कौशल

इरादा से मेल खाता है, निर्णय मार्गदर्शिका प्रदान करता है, और टूल सीमा को सीमित करता है।

→

ADK-Rust एजेंट

वर्कफ़्लो की योजना बनाता है और रनटाइम के माध्यम से प्रत्येक महत्वपूर्ण चरण को स्ट्रीम करता है।

→

mcp-education

क्षमता के मालिक सिस्टम के खिलाफ प्रमाणीकृत ऑपरेशंस निष्पादित करता है।

→

सत्यापित परिणाम

स्किल के पूर्णता नियम उपयोगकर्ता को लौटाए गए प्रमाण को आकार देते हैं।

पोर्टेबल निर्देश: SKILL.md · क्षमता सीमा: mcp-education · अनुमत टूल्स: 12

निर्णय मार्गदर्शिका

एजेंट अनुरोध को सही क्रिया में कैसे बदलता है।

ये मार्ग सीधे स्किल निर्देशों से आते हैं। वे मॉडल को इरादा पहचानने और एक केंद्रित टूल या वर्कफ़्लो चुनने में मदद करते हैं बजाय कि पूरी क्षमता सतह पर सहज improvisation के।

"course", "class", "syllabus"?

list_courses / get_course

"assignment", "homework", "create task"?

list_assignments / create_assignment

"grade", "score", "submission"?

get_submissions / grade_submission

"students", "enrolled", "roster"?

list_students

"announce", "notify class"?

post_announcement

"analytics", "performance", "progress"?

get_course_analytics

"content", "materials", "modules"?

list_modules / search_course_content

प्रमाणित वर्कफ़्लो

उपयोगी परिणामों के लिए दोहराए जाने वाले अनुक्रम।

एक वर्कफ़्लो कई टूल कॉल्स को एक ऐसे कार्य में जोड़ता है जिसे उपयोगकर्ता वास्तव में पहचानता है। स्किल अनुक्रम और इच्छित परिणाम को समझाता है जबकि ADK-Rust एजेंट की प्रगति को साझा रनटाइम के माध्यम से स्ट्रीम करता है।

011 कॉल्स

असाइनमेंट बनाएं

रूब्रिक के साथ संरचित कार्य

022 कॉल्स

सबमिशन ग्रेड करें

स्कोर और रचनात्मक प्रतिक्रिया

031 कॉल्स

पाठ्यक्रम विश्लेषण

समाप्ति, ग्रेड, और सहभागिता

041 कॉल्स

घोषणाएं

पूरे वर्ग को सूचित करें

टूल सीमा

स्किल 12 दस्तावेजीकृत टूल्स का उपयोग कर सकता है।

यह अनुमति सूची स्किल द्वारा घोषित की गई है। यह एजेंट को इस कार्य के लिए आवश्यक क्रियाओं पर केंद्रित रखती है जबकि mcp-education प्रमाणीकरण, सत्यापन, और कनेक्टेड सिस्टम की जिम्मेदारी रखता है।

list_courses

get_course

list_assignments

get_assignment

create_assignment

list_students

get_submissions

grade_submission

post_announcement

get_course_analytics

list_modules

search_course_content

कार्य नियम

एजेंट को क्या करना चाहिए।

निर्णय मार्गदर्शिका का पालन करें, घोषित टूल सीमा का उपयोग करें, और प्रतिक्रिया देने से पहले परिणाम सत्यापित करें।

ऑपरेटिंग सीमाएँ

एजेंट को क्या बचना चाहिए।

उत्पादन कार्य के लिए इस स्किल को सक्षम करने से पहले पूरा SKILL.md समीक्षा करें।

इंस्टॉल करें और कनेक्ट करें

स्किल को उस क्षमता के बगल में जोड़ें जिसकी वह अपेक्षा करता है।

जहाँ आपका ADK-Rust स्किल लोडर इसे खोज सके, उस रिपॉजिटरी को इंस्टॉल करें, mcp-education से कनेक्ट करें, और एजेंट से वर्कफ़्लो उपयोग करने से पहले घोषित टूल्स उपलब्ध होने की पुष्टि करें।

स्किल इंस्टॉल करें

git clone https://github.com/zavora-ai/skill-education-lms.git ~/.skills/skills/education-lms

ADK-Rust लोडिंग आकार

let skills = SkillLoader::from_dir("~/.skills/skills").await?;
let skill = skills.load("education-lms").await?;

let agent = LlmAgentBuilder::new("agent")
    .instruction(skill.instructions())
    .tools(skill.allowed_tools(toolset)?)
    .build()?;

रिपॉजिटरी का संगतता कथन: mcp-education सर्वर कनेक्टेड होना आवश्यक है (Canvas LMS या सामान्य LMS API)।

आधिकारिक दस्तावेज़

पूर्ण स्किल पैकेज पढ़ें।

रिपॉजिटरी अपने सटीक निर्देशों, उदाहरणों, सहायक स्क्रिप्ट्स, एसेट्स, MCP आवश्यकताओं, लाइसेंस, और बाद के अपडेट के लिए प्राधिकृत बनी रहती है।

अवलोकन ↗README.md स्किल निर्देश ↗SKILL.md क्रॉस MCP वर्कफ़्लोज़ ↗references/cross-mcp-workflows.md उदाहरण ↗references/examples.md टूल अनुक्रम ↗references/tool-sequences.md सत्यापित करें ↗scripts/validate.py ग्रेड रिपोर्ट ↗assets/grade-report.md

खोज जारी रखें

व्यावसायिक संचालन में अधिक।

सभी स्किल्स को ब्राउज़ करें →

Agriculture Managementएआई एजेंटों के लिए कृषि संचालन — खेत प्रबंधन, फसल योजना, मौसम बुद्धिमत्ता, उपग्रह निगरानी (NDVI), वस्तु बाजार, IoT सेंसर, उपज अनुमान, और कीट/रोग पहचान।34 अनुमत टूल्स Banking Operationsएआई एजेंटों के लिए रीयल-टाइम बैंकिंग बुद्धिमत्ता — खाता निगरानी, लेन-देन विश्लेषण, विसंगति पहचान, और भुगतान आरंभ करना Plaid (US/EU), Mono (Africa), और Open Banking (UK/EU) के माध्यम से।15 अनुमत टूल्स CRM Customer Managementएंटरप्राइज़ CRM वर्कफ़्लो ऑर्केस्ट्रेशन AI एजेंट्स के लिए — कस्टमर 360 लुकअप, डील पाइपलाइन प्रबंधन, गतिविधि लॉगिंग, और Salesforce, HubSpot, Zoho CRM, और Pipedrive में मल्टी-MCP ऑनबोर्डिंग।27 अनुमत टूल्स

स्रोत रिकॉर्ड

इस स्किल प्रविष्टि के लिए रिपॉजिटरी मेटाडेटा।

सार्वजनिक रिपॉजिटरी देखें ↗

लाइसेंस: Apache-2.0
अनुमत टूल्स: 12
संदर्भ: 3
संशोधन: 03f2246a8b5f
अपडेट किया गया: 31 मई 2026