SKILLEMALL.ai

BC gao-schedule

База знаний из руководства GAO Schedule Assessment Guide (GAO-16-89G, 2015). Используйте для построения, оценки или аудита интегрированного главного расписания программы (IMS): десять лучших практик надежного расписания (захват, последовательность, ресурсы, продолжительность, прослеживаемость, допустимый критический путь, разумный общий резерв, анализ рисков расписания, обновление, базовая линия), четыре характеристики (всеобъемлющее, хорошо построенное, достоверное, контролируемое), арифметика метода критического пути (прямой/обратный проход, общий резерв), анализ рисков расписания (Монте-Карло, резерв), контроль статуса и базовой линии, а также триада аудита Приложения II. Ориентировано на планирование/управление временем: это авторитетный источник по надежности расписания, но это НЕ руководство по оценке затрат, полная модель процесса SE, руководство по Agile или структура управления рисками — см. связанные наборы (gao-cost, dau-se-guidebook, nasa-schedule, nasa-risk) для этих целей.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Knowledge base from the GAO Schedule Assessment Guide (GAO-16-89G, 201…»

Knowledge base from the GAO Schedule Assessment Guide (GAO-16-89G, 2015). Use for building, assessing, or auditing a program's integrated master schedule (IMS): the ten best practices of a reliable schedule (capture, sequence, resource, duration, traceability, valid critical path, reasonable total float, schedule risk analysis, updating, baseline), the four characteristics (comprehensive, well-constructed, credible, controlled), critical path method arithmetic (forward/backward pass, total float), schedule risk analysis (Monte Carlo, contingency), statusing and baseline control, and the Appendix II audit triad. Scheduling/time-management oriented: it is the authority on schedule reliability, but it is NOT a cost-estimating guide, a full SE process model, an agile guide, or a risk-management framework — see sibling packs (gao-cost, dau-se-guidebook, nasa-schedule, nasa-risk) for those.

jgsystemsconsulting/jgs-se-knowledge-packs Agent Skills автор: jgsystemsconsulting 14 файлов тело ≈ 3 561 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 ч назад

База знаний из руководства GAO Schedule Assessment Guide (GAO-16-89G, 2015).

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

АнализаторДанные и аналитикаИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
78
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: 5, без проверки текущего состояния
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 61
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3561 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 897: рекомендуется 120–800 символов
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Структура: 14 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 61 пунктов
    • +1Лицензия указана

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