SKILLEMALL.ai

CB nasa-pra

База знаний из Руководства NASA по процедурам вероятностной оценки рисков (NASA/SP-2011-3421, 2-е изд.). Используйте для количественной PRA аэрокосмических систем и систем, критически важных для безопасности: тройка рисков и стек логики сценариев (MLD, ESD, деревья событий, деревья отказов, минимальные наборы пересечений), байесовский сбор данных и оценка параметров, моделирование алеаторной/эпистемической неопределенности и общих отказов (Alpha Factor, beta-factor, CCBE), анализ надежности человека (THERP, CREAM, NARA, SPAR-H), контекстно-ориентированный риск программного обеспечения (CSRM), физико-математические и структурно-феноменологические модели (напряжение-сопротивление, предельные состояния, FORM/SORM, NASGRO, безопасность запуска), распространение неопределенности и меры важности (F-V, RAW, Birnbaum, DIM), а также моделирование прерывания запуска с практическими примерами PRA. Это КОЛИЧЕСТВЕННЫЙ механизм, лежащий в основе доктрины рисков NASA — для качественной системы принятия решений RIDM/CRM используйте пакет nasa-risk. Ограниченно охватывает управление программами, организационное управление рисками и неаэрокосмические нормативные контексты; ориентирован на аэрокосмическую отрасль и основан на втором издании 2011 года.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Knowledge base from the NASA Probabilistic Risk Assessment Procedures…»

Knowledge base from the NASA Probabilistic Risk Assessment Procedures Guide (NASA/SP-2011-3421, 2nd ed.). Use for quantitative PRA of aerospace and safety-critical systems: the risk triplet and scenario logic stack (MLD, ESD, event trees, fault trees, minimal cut sets), Bayesian data collection and parameter estimation, aleatory/epistemic uncertainty modeling and common-cause failure (Alpha Factor, beta-factor, CCBE), human reliability analysis (THERP, CREAM, NARA, SPAR-H), context-based software risk (CSRM), physics-based and structural/phenomenological models (stress-strength, limit states, FORM/SORM, NASGRO, range safety), uncertainty propagation and importance measures (F-V, RAW, Birnbaum, DIM), and launch-abort modeling with worked PRA examples. This is the QUANTITATIVE engine beneath NASA's risk doctrine — for the qualitative RIDM/CRM decision framework use the nasa-risk pack. Thin on programme management, organisational risk governance, and non-aerospace regulatory contexts; aerospace-focused and anchored to the 2011 second edition.

jgsystemsconsulting/jgs-se-knowledge-packs Agent Skills автор: jgsystemsconsulting 14 файлов тело ≈ 3 338 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 10 ч назад

База знаний из Руководства NASA по процедурам вероятностной оценки рисков (NASA/SP-2011-3421, 2-е изд.). Используйте для количественной PRA аэрокосмических…

Как процесс B 70/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, ошибки и развилки, повторный запуск

ПроцедураПродажи и CRMИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
C
81/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
53
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
70/100
Почти готов
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Сократите description до 1024 символов.
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

  • ошибка description-long description 1055 символов, лимит 1024

Процессный рейтинг: все десять параметров 70/100

  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
  • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 75
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3338 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 1055: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 17 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 75 пунктов
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 53.