SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD qcstory-coach

Тренер по еженедельным улучшениям Hua & Hua QCstory. Введите задачу для улучшения, и AI-тренер будет постепенно направлять вас по полному процессу Мацууры Кудзи: определение задачи → оценка текущей ситуации → постановка цели → поиск истинной причины → разработка контрмер → внедрение контрмер → стандартизация → рефлексия → следующая задача. Каждый шаг имеет стандартную оценку, при несоответствии направляет на исправление, в итоге выдает полный отчет об улучшении.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«华与华 QCstory 周改善教练。 输入改善课题，AI 教练逐步引导完成松浦九条全流程： 明确课题 → 把握现状 → 设定目标 → 找出真…»

华与华 QCstory 周改善教练。 输入改善课题，AI 教练逐步引导完成松浦九条全流程： 明确课题 → 把握现状 → 设定目标 → 找出真因 → 制定对策 → 实施对策 → 基准化 → 反思 → 下一课题。 每步有标准点评，不合格引导修改，最终输出完整改善报告。

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 2 файла тело ≈ 517 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Тренер по еженедельным улучшениям Hua & Hua QCstory.

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

Процедуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw 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) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
73
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (qcstory-coach) не совпадает с папкой (qcstory)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 12
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 517 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 132 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 12 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 12 пунктов
  • +4Есть примеры (7 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.