SKILLEMALL.ai

BC dote-te-guidebook

База знаний из Руководства по корпоративным испытаниям и оценке Министерства обороны США (август 2022 г., выпуск 8.02) с акцентом на корпоративные аспекты, ориентированные на DOT&E. Используйте для ролей в области испытаний и оценки (DOT&E против USD(R&E)), DT&E/OT&E/LFT&E, кибербезопасности T&E, MOSA/автоматизации/цифровых средств, роста пригодности/надежности и планирования TEMP/стратегии/STE. Отдельная маршрутизация от dod-te-guidebook (та же семья руководств, пакет deep pack). Только руководство — обращайтесь к DoDI 5000.89 и Разделу 10 для обязательных требований.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Knowledge base from the DoD Test & Evaluation Enterprise Guidebook (Au…»

Knowledge base from the DoD Test & Evaluation Enterprise Guidebook (August 2022 edition 8.02) with DOT&E-facing enterprise emphasis. Use for T&E enterprise roles (DOT&E vs USD(R&E)), DT&E/OT&E/LFT&E, cybersecurity T&E, MOSA/automation/digital enablers, suitability/reliability growth, and TEMP/Strategy/STE planning. Distinct routing from dod-te-guidebook (same guidebook family, pathway-deep pack). Guidance only—defer to DoDI 5000.89 and Title 10 for binding requirements.

jgsystemsconsulting/jgs-se-knowledge-packs Agent Skills автор: jgsystemsconsulting 14 файлов тело ≈ 1 449 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 ч назад

База знаний из Руководства по корпоративным испытаниям и оценке Министерства обороны США (август 2022 г., выпуск 8.02) с акцентом на корпоративные аспекты…

Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, ошибки и развилки

АнализаторИнфраструктураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
81
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
58/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
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: 14. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 58/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 28
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1449 токенов

    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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 474 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 14 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 28 пунктов
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.