SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BF MSA分析技能

Помогает в проведении анализа измерительной системы (MSA), поддерживает анализ Gage R&R, смещения, линейности, стабильности; используется, когда пользователю требуется оценка измерительной системы, понимание точности измерительной системы или создание отчета об анализе MSA.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«辅助完成测量系统分析(MSA)，支持Gage R&R、偏倚、线性、稳定性分析；当用户需要进行测量系统评估、了解测量系统准确性、生成MSA分析…»

辅助完成测量系统分析(MSA)，支持Gage R&R、偏倚、线性、稳定性分析；当用户需要进行测量系统评估、了解测量系统准确性、生成MSA分析报告时使用

ClawHub Agent Skills автор: engicool v0.1.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 970 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Помогает в проведении анализа измерительной системы (MSA), поддерживает анализ Gage R&R, смещения, линейности, стабильности; используется, когда пользователю…

Как процесс F 31/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/data_template.md, scripts/parse_data.py, scripts/gage_rr.py

ПроцедураКачество и контрольтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
80/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
50
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
31/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/data_template.md, scripts/parse_data.py, scripts/gage_rr.py
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
Для прогона на моделях — необязательно
  • Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
  • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

Находки guard · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/data_template.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/parse_data.py
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/gage_rr.py
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/bias_analysis.py
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/linearity_analysis.py
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/stability_analysis.py
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/generate_charts.py
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/generate_report.py
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/msa_concepts.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/analysis_methods.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: assets/report_template.html
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "displayName"

Процессный рейтинг: все десять параметров 31/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/data_template.md, scripts/parse_data.py, scripts/gage_rr.py
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 11 файла(ов): references/data_template.md, scripts/parse_data.py, scripts/gage_rr.py
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (MSA分析技能) не совпадает с папкой (skill-msa-analysis)
  • 100Шаги. Шагов: 84
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 970 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.

Сигналы качества

  • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Длина description 75: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 21 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 84 пунктов
  • +4Есть примеры (8 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 50.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed MSA analysis guide that only contains instructions, with no packaged executable code or hidden behavior found.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 16 июл. 2026 г.