SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BB nasa-system-safety

База знаний из Руководства по безопасности систем НАСА, том 2 (NASA/SP-2014-612). Используется для принятия решений по безопасности на основе оценки рисков (RISC), комплексного анализа безопасности (ISA), концепций адекватной безопасности, целей и требований безопасности, ролей заказчика/поставщика, градиентного анализа безопасности, структуры «утверждение-доказательство-аргумент», разработки SSMP и оценки RISC. Не охватывает области ядерной или химической безопасности, правила охраны труда или специфические для НАСА программные требования, выходящие за рамки безопасности систем.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Knowledge base from NASA System Safety Handbook Volume 2 (NASA/SP-2014…»

Knowledge base from NASA System Safety Handbook Volume 2 (NASA/SP-2014-612). Use for risk-informed safety cases (RISC), integrated safety analysis (ISA), adequate safety concepts, safety objectives and requirements, acquirer/provider roles, graded safety analysis, claims-evidence-argument structure, SSMP development, and RISC evaluation. Does not cover nuclear or chemical safety domains, occupational health regulations, or NASA-specific programmatic requirements beyond system safety.

jgsystemsconsulting/jgs-se-knowledge-packs Agent Skills автор: jgsystemsconsulting 13 файлов тело ≈ 2 463 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 ч назад

База знаний из Руководства по безопасности систем НАСА, том 2 (NASA/SP-2014-612).

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

СправочникПродажи и CRMИИ и агентытип 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
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
85
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: 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 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: 39
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2463 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
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 488 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 16 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 39 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.