SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC SystemsThinking

Структурный анализ сложных систем — модель айсберга, диаграммы причинно-следственных связей, сопоставление архетипов, точки приложения усилий Медоуз и концептуальные карты — основанный на предпосылке, что поведение порождается структурой. ИСПОЛЬЗОВАТЬ ДЛЯ системного мышления, причинно-следственных связей, обратных связей, архетипов, точек приложения усилий, модели айсберга, исправления системы, почему это происходит снова и снова, повторяющаяся проблема, эффекты второго порядка. НЕ ИСПОЛЬЗОВАТЬ ДЛЯ анализа причин инцидентов (использовать RootCauseAnalysis).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Structural analysis of complex systems — Iceberg model, Causal Loop fe…»

Structural analysis of complex systems — Iceberg model, Causal Loop feedback diagrams, archetype matching, Meadows leverage points, and concept maps — grounded in the premise that behavior is generated by structure. USE WHEN systems thinking, causal loop, feedback loops, archetypes, leverage points, iceberg model, fix the system, why does this keep happening, recurring problem, second-order effects. NOT FOR incident causal chains (use RootCauseAnalysis).

danielmiessler/Personal_AI_Infrastructure Agent Skills автор: danielmiessler MIT 9 файлов тело ≈ 1 366 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 78 мин назад

Структурный анализ сложных систем — модель айсберга, диаграммы причинно-следственных связей, сопоставление архетипов, точки приложения усилий Медоуз и…

Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

АнализаторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: 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) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
82
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
57/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
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: 9. 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)
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "evals"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 57/100

    • 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
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 6
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1366 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
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 458 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 6 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 6 пунктов
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)

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