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.
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
Как улучшить
- Сократите description до 1024 символов.
- 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-longdescription 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.