SKILLEMALL.ai

AB hardware-prd

Пишет PRD для физического аппаратного продукта — целевая стоимость (BOM и с учетом доставки), ограничения промышленного дизайна, нормативные сертификаты, целевые показатели надежности, ремонтопригодность, упаковка и предположения по прогнозу. Используйте, когда просят написать аппаратный PRD, специфицировать новое устройство, определить требования к физическому продукту или запустить программу NPI. Создает полный аппаратный PRD со стеком затрат, матрицей сертификации, спецификацией надежности и целевыми показателями этапов EVT/DVT/PVT.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Write a PRD for a physical hardware product — target cost (BOM and lan…»

Write a PRD for a physical hardware product — target cost (BOM and landed), industrial design constraints, regulatory certifications, reliability targets, serviceability, packaging, and forecast assumptions. Use when asked to write a hardware PRD, spec a new device, define requirements for a physical product, or kick off an NPI program. Produces a complete hardware PRD with a cost stack, cert matrix, reliability spec, and EVT/DVT/PVT milestone targets.

mohitagw15856/pm-claude-skills Agent Skills автор: mohitagw15856 MIT 1 файл тело ≈ 1 101 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 2 дн назад

Пишет PRD для физического аппаратного продукта — целевая стоимость (BOM и с учетом доставки), ограничения промышленного дизайна, нормативные сертификаты…

Как процесс B 70/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, ошибки и развилки, повторный запуск

ГенераторДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
83
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
70/100
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
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: hardware-prd (mohitagw15856/pm-claude-skills)

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: 1. 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 70/100

    • 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: 3, без проверки текущего состояния
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 85Шаги. Шагов: 33, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Результат и критерий готовности. Формат результата и критерий готовности описаны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1101 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)
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 456 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 33 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.