SKILLEMALL.ai

AB tooling-risk-assessment

Оценить решение по литьевой форме или производственной оснастке перед изготовлением — сравнение мягкой и жесткой оснастки, срок службы оснастки по сравнению с прогнозом, расчет количества гнезд, сроки образцов T1, стоимость изменений дизайна после изготовления оснастки и критерии остановки. Используйте, когда вас спросят о начале изготовления оснастки, выборе мягкой или жесткой оснастки, определении количества гнезд, рассмотрении коммерческого предложения на оснастку или оценке риска оснастки до утверждения дизайна. Создает оценку риска оснастки с расчетом производительности, рекомендацией по решению и явными критериями остановки.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Assess an injection-mold or production tooling decision before cutting…»

Assess an injection-mold or production tooling decision before cutting steel — soft vs hard tooling tradeoff, tool life vs forecast, cavitation math, T1 sample timeline, cost of design changes after tooling, and kill criteria. Use when asked whether to kick off tooling, choose soft vs hard tools, size cavities, review a tooling quote, or assess the risk of tooling before the design is frozen. Produces a tooling risk assessment with capacity math, a decision recommendation, and explicit kill criteria.

mohitagw15856/pm-claude-skills Agent Skills автор: mohitagw15856 MIT 1 файл тело ≈ 1 151 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 2 дн назад

Оценить решение по литьевой форме или производственной оснастке перед изготовлением — сравнение мягкой и жесткой оснастки, срок службы оснастки по сравнению с…

Как процесс B 67/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, ошибки и развилки, повторный запуск

АнализаторДанные 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
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
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: tooling-risk-assessment (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 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 30
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1151 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 505 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 30 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно

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