SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC nasa-ms-7009

База знаний из NASA-STD-7009B (Стандарт для моделей и симуляций) с глубиной реализации из NASA-HDBK-7009B. Используйте для оценки критичности и программности M&S, доказательств разработки и оценки возможностей, областей верификации/валидации, неопределенности и чувствительности, оценки результатов фазы использования, отчетности о принятии решений на основе рисков, а также продуктов жизненного цикла из руководства. Охватывает только синтезированные заметки из STD-7009B (2024-03-05) + HDBK-7009B (2026-02-03); не заменяет специфическое для программы руководство по TA, детали требований к программному обеспечению NPR 7150.2 или полную методологию PRA.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Knowledge base from NASA-STD-7009B (Standard for Models and Simulation…»

Knowledge base from NASA-STD-7009B (Standard for Models and Simulations) with implementation depth from NASA-HDBK-7009B. Use for M&S criticality and programmatics, development evidence and capability assessment, verification/validation domains, uncertainty and sensitivity, use-phase results assessment, risk-informed decision reporting, and handbook life-cycle products. Covers STD-7009B (2024-03-05) + HDBK-7009B (2026-02-03) synthesized notes only; does not replace program-specific TA direction, NPR 7150.2 software requirements detail, or full PRA methodology.

jgsystemsconsulting/jgs-se-knowledge-packs Agent Skills автор: jgsystemsconsulting 13 файлов тело ≈ 1 341 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 ч назад

База знаний из NASA-STD-7009B (Стандарт для моделей и симуляций) с глубиной реализации из NASA-HDBK-7009B.

Как процесс C 64/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, ошибки и развилки

СправочникДанные и аналитикатип 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
64/100
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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 13. 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 64/100

    • 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: 1, без проверки текущего состояния
    • 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: 33
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1341 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 565 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 13 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 33 пунктов
    • +1Лицензия указана

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