SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BB jsp-912

Пакет знаний, синтезированный из JSP 912 Интеграция человеческого фактора в оборонные системы, Часть 1 Директива и Часть 2 Руководство, V3.0 (март 2024 г., Министерство обороны, Лицензия на открытое правительство v3.0): Интеграция человеческого фактора в оборонные закупки. ОГРАНИЧЕНИЯ ОБЛАСТИ ПРИМЕНЕНИЯ: обе части в одном пакете; политика Министерства обороны, а не законодательство; не SMS Министерства обороны (используйте jsp-815) и не политика безопасности закупок (используйте jsp-376); не направление по надежному ИИ (используйте jsp-936); JSP 375, JSP 536, JSP 815, JSP 822 и DEF-STANs названы, не цитируются; реконструированные справочные заметки, а не руководство Министерства обороны, и нет официального статуса.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Knowledge pack synthesized from JSP 912 Human Factors Integration in D…»

Knowledge pack synthesized from JSP 912 Human Factors Integration in Defence Systems, Part 1 Directive and Part 2 Guidance, V3.0 (March 2024, Ministry of Defence, Open Government Licence v3.0): Human Factors Integration in Defence acquisition. SCOPE LIMITS: both parts in one pack; MOD policy, not statute; not Defence SMS (use jsp-815) and not acquisition-safety policy (use jsp-376); not dependable-AI direction (use jsp-936); JSP 375, JSP 536, JSP 815, JSP 822, and DEF-STANs named, not quoted; reconstructed reference notes, not MOD guidance, and no official status.

jgsystemsconsulting/jgs-se-knowledge-packs Agent Skills автор: jgsystemsconsulting 14 файлов тело ≈ 2 191 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 ч назад

Пакет знаний, синтезированный из JSP 912 Интеграция человеческого фактора в оборонные системы, Часть 1 Директива и Часть 2 Руководство, V3.0 (март 2024 г.…

Как процесс B 67/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, ошибки и развилки

ИнтеграцияРазработкаОбучениеТексты и документытип 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
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
81
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
67/100
Почти готов
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 · 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 67/100

    • 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
    • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 36
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2191 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
    • +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 570 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 12 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 36 пунктов
    • +1Лицензия указана

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