SKILLEMALL.ai

AB factory-acceptance-test

Напишите план или отчет о заводских приемочных испытаниях (FAT), включая матрицу покрытия тестов по спецификации, план выборки AQL, критерии прохождения/непрохождения, обработку эталонного образца, журнал отклонений и структуру подписания. Используйте, когда вас попросят написать план FAT, определить контроль качества при отгрузке, установить уровни AQL, подготовиться к заводским приемочным испытаниям или инспекции перед отгрузкой, или документировать результаты FAT. Создает полный план или отчет FAT с таблицами выборки, классификацией дефектов и блоком подписания.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Write a factory acceptance test (FAT) plan or report — test coverage m…»

Write a factory acceptance test (FAT) plan or report — test coverage matrix against spec, AQL sampling plan, pass/fail criteria, golden-sample handling, deviation log, and sign-off structure. Use when asked to write a FAT plan, define outgoing quality inspection, set AQL levels, prepare for a factory acceptance or pre-shipment inspection, or document FAT results. Produces a complete FAT plan or report with sampling tables, defect classification, and a sign-off block.

ClawHub Agent Skills автор: mohitagw15856 v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 151 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 19 ч назад

Напишите план или отчет о заводских приемочных испытаниях (FAT), включая матрицу покрытия тестов по спецификации, план выборки AQL, критерии…

Как процесс B 77/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, ошибки и развилки

ГенераторКачество и контрольЛогистика и складДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
82
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
77/100
Почти готов
Ошибки и развилки вес 10
0
Когда включается вес 12
20
Входы и предусловия вес 11
70
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 77/100

    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 30
    • 100Результат и критерий готовности. Формат результата и критерий готовности описаны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1151 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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)
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 471 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 30 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    The skill is a document-writing helper for factory acceptance testing and does not request unusual access or hidden execution.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 17 июл. 2026 г.