"course", "class", "syllabus"?
list_courses / get_course
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비즈니스 운영공개 스킬
Education LMS
AI 에이전트를 위한 학습 관리 — Canvas LMS 또는 일반 LMS API를 통한 강의, 과제, 채점, 학생 진행, 공지, 분석.
이 스킬이 가르치는 것
특정 작업 유형을 위한 재사용 가능한 플레이북입니다.
MCP 서버는 에이전트에게 어떤 작업이 가능한지 알려줍니다. 스킬은 그 작업들에 대한 판단을 추가합니다: 작업을 인식하는 방법, 따라야 할 순서, 피해야 할 것, 그리고 결과가 완료되었는지 결정하는 방법.
LMS 작업을 조율하세요 — 강좌 관리, 과제 생성, 제출물 채점, 학생 진행 추적, 공지 게시, 강좌 성과 분석을 포함합니다. 강좌 관리, 과제 생성, 채점, 학생 진행 확인, 공지 게시, 강좌 분석 등에 사용하세요.
아키텍처
Education LMS이(가) ADK-Rust 에이전트를 어떻게 안내하는지.
스킬은 서비스 자격 증명이나 비즈니스 데이터를 포함하지 않고 지침만 포함하므로 읽기 쉽고 휴대 가능합니다. ADK-Rust가 에이전트에 제공하고, 에이전트는 검토된 도구 경계에서 선택하며, 연결된 MCP 서버가 인증된 작업을 수행합니다.
01
사용자 요청
에이전트는 일반 언어로 표현된 목표를 받습니다.
02
Education LMS 스킬
의도를 일치시키고 결정 가이드를 제공하며 도구 경계를 좁힙니다.
03
ADK-Rust 에이전트
워크플로우를 계획하고 각 의미 있는 단계를 런타임을 통해 스트리밍합니다.
04
mcp-education
기능을 소유한 시스템에 대해 인증된 작업을 실행합니다.
05
검증된 결과
스킬의 완료 규칙은 사용자에게 반환되는 증거를 형성합니다.
결정 가이드
에이전트가 요청을 올바른 작업으로 전환하는 방법입니다.
이 경로들은 스킬 지침에서 직접 가져온 것입니다. 모델이 의도를 인식하고 전체 기능 범위 대신 집중된 도구나 워크플로우를 선택하도록 돕습니다.
"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
검증된 워크플로우
유용한 결과를 위한 반복 가능한 시퀀스입니다.
워크플로우는 여러 도구 호출을 사용자가 실제로 인식하는 작업으로 결합합니다. 스킬은 순서와 의도된 결과를 설명하며 ADK-Rust는 공유 런타임을 통해 에이전트의 진행 상황을 스트리밍합니다.
011개의 호출
과제 생성
루브릭이 포함된 구조화된 과제
022개의 호출
제출물 채점
점수 및 건설적인 피드백
031개의 호출
강좌 분석
완료율, 성적, 참여도
041개의 호출
공지
전체 강의 공지
도구 경계
스킬은 12개의 문서화된 도구를 사용할 수 있습니다.
이 허용 목록은 스킬에서 선언합니다. 에이전트가 이 작업에 필요한 행동에 집중하도록 유지하며, mcp-education는 인증, 검증, 연결된 시스템에 대한 책임을 집니다.
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
작동 규칙
에이전트가 해야 할 것
- 결정 가이드를 따르고, 선언된 도구 경계를 사용하며, 응답 전에 결과를 검증하세요.
운영 경계
에이전트가 피해야 할 것
- 이 스킬을 프로덕션 작업에 사용하기 전에 완전한 SKILL.md를 검토하세요.
설치 및 연결
기능이 기대하는 스킬을 그 옆에 추가하세요.
ADK-Rust 스킬 로더가 발견할 수 있는 저장소에 설치하고, mcp-education에 연결하며, 선언된 도구가 사용 가능한지 확인한 후 에이전트에게 워크플로우 사용을 요청하세요.
스킬 설치
git clone https://github.com/zavora-ai/skill-education-lms.git ~/.skills/skills/education-lmsADK-Rust 로딩 형태
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()?;저장소의 호환성 선언: mcp-education 서버 연결 필요 (Canvas LMS 또는 일반 LMS API).
공식 문서
완전한 스킬 패키지를 읽어보세요.
저장소는 정확한 지침, 예제, 헬퍼 스크립트, 자산, MCP 요구사항, 라이선스, 이후 업데이트에 대해 권위 있는 출처로 남아 있습니다.
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소스 기록
이 스킬 항목의 저장소 메타데이터입니다.
- 라이선스
- Apache-2.0
- 허용된 도구
- 12
- 참조
- 3
- 수정
- 03f2246a8b5f
- 업데이트됨
- 2026년 5월 31일