SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC nasa-hsi

База знаний из Руководства практического применения NASA по интеграции человеческих систем (HSI) (NASA/SP-2015-3709). Используйте для внедрения процесса HSI, мероприятий на этапах жизненного цикла, распределения функций, разработки ConOps, написания плана HSI, метрик HSI (MOE/MOP/TPM/KPP), стратегии тестирования HITL, организации команды HSI, масштабирования/адаптации в зависимости от размера программы и планирования V&V. Не охватывает конкретные стандарты проектирования человеческого фактора (содержание NASA-STD-3001) или детальные методы HFE, выходящие за рамки того, что предоставляется в самом руководстве.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Knowledge base from NASA Human Systems Integration (HSI) Practitioner'…»

Knowledge base from NASA Human Systems Integration (HSI) Practitioner's Guide (NASA/SP-2015-3709). Use for HSI process implementation, lifecycle phase activities, function allocation, ConOps development, HSI Plan writing, HSI metrics (MOE/MOP/TPM/KPP), HITL testing strategy, HSI team organisation, scaling/tailoring for program size, and V&V planning. Does not cover the specific human engineering design standards (NASA-STD-3001 content) or detailed HFE methods beyond what the guide itself provides.

jgsystemsconsulting/jgs-se-knowledge-packs Agent Skills автор: jgsystemsconsulting 15 файлов тело ≈ 1 977 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 ч назад

База знаний из Руководства практического применения NASA по интеграции человеческих систем (HSI) (NASA/SP-2015-3709).

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

ИнтеграцияДанные и аналитикаТексты 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
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: 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 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: 40
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1977 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 502 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 16 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 40 пунктов
    • +1Лицензия указана

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