SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC gao-agile

База знаний по Руководству GAO по оценке Agile (GAO-24-105506, 2023). Используется для оценки и управления разработкой Agile-программ в федеральных программах: манифест Agile и семейство фреймворков (Scrum, Kanban, XP, SAFe, DA, DSDM, Lean, DevOps); три перспективы внедрения (динамика команды, операционная деятельность программы, среда организации); декомпозиция требований (эпики, фичи, пользовательские истории, INVEST, MoSCoW, определение готовности); федеральный контрактный процесс с учетом Agile (FAR, модульное контрактирование, SOO/PWS/SOW, владелец продукта против COR); мониторинг и контроль программы (WBS, стоимость, график, EVM на уровне фич); метрики Agile (скорость, время выполнения/цикла, CFD, диаграммы сгорания); и банк ключевых вопросов аудитора. Ориентировано на надзор и приобретение: объясняет, как *оценивать и управлять* Agile-программами, а не как кодировать. Мало практических инженерных советов, много чек-листов по стоимости/графику (см. gao-cost, gao-schedule) и любой неамериканский федеральный контекст.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Knowledge base from the GAO Agile Assessment Guide (GAO-24-105506, 202…»

Knowledge base from the GAO Agile Assessment Guide (GAO-24-105506, 2023). Use for assessing and managing Agile software development in federal programs: the Agile Manifesto and framework family (Scrum, Kanban, XP, SAFe, DA, DSDM, Lean, DevOps); the three adoption perspectives (team dynamics, program operations, organization environment); requirements decomposition (epics, features, user stories, INVEST, MoSCoW, definition of done); Agile-aware federal contracting (FAR, modular contracting, SOO/PWS/SOW, product owner vs. COR); program monitoring and control (WBS, cost, schedule, EVM at the feature level); Agile metrics (velocity, lead/cycle time, CFD, burn charts); and the auditor's key-question bank. Oversight- and acquisition-oriented: it tells you how to *assess and govern* Agile programs, not how to code. Thin on hands-on engineering practice, deep cost/schedule checklists (see gao-cost, gao-schedule), and any non-US-federal context.

jgsystemsconsulting/jgs-se-knowledge-packs Agent Skills автор: jgsystemsconsulting 15 файлов тело ≈ 3 935 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 29 ч назад

База знаний по Руководству GAO по оценке Agile (GAO-24-105506, 2023).

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, ошибки и развилки

АнализаторДанные и аналитикаИнфраструктуратип 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
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
78
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
62/100
Есть пробелы
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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 · 2

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 2
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security chapters/ch02-gao-agile-adoption-challenges-federal-response.md:14
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      - **Case study 1: Space Command and Control (Space C2), from GAO-20-146** (Oct. 30, 2019) — a worked example of one of the first DOD software-intensive programs to move from Waterfall into an Agile fr
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security chapters/ch02-gao-agile-adoption-challenges-federal-response.md:77
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      - **GAO-20-146** (*Space Command and Control*) — the case study illustrating guidance lag during early DOD Agile adoption.

    Просканировано файлов: 15. 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 62/100

    • 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: 6, без проверки текущего состояния
    • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 85Шаги. Шагов: 58, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3935 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)
    • +3Длина description 950: рекомендуется 120–800 символов
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Структура: 18 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 58 пунктов
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 78.