SKILLEMALL.ai

AB pfmea-process-fmea-drafter

Используйте этот навык, когда инженер по качеству, инженер-технолог или руководитель APQP / PPAP у поставщика автомобильных, аэрокосмических или медицинских устройств должен составить карту анализа видов и последствий отказов процесса (Process FMEA), соответствующую семиэтапному подходу AIAG-VDA. Создает черновик рабочего листа PFMEA с рейтингами приоритета действий и планом оптимизации для рассмотрения кросс-функциональной командой.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use this skill when a quality engineer, manufacturing engineer, or APQ…»

Use this skill when a quality engineer, manufacturing engineer, or APQP / PPAP lead at an automotive, aerospace, or medical-device supplier needs to draft a Process FMEA aligned to the AIAG-VDA seven-step approach. Produces a DRAFT PFMEA worksheet with Action Priority ratings and an optimisation action plan for cross-functional team review.

ClawHub Agent Skills автор: devasher v0.1.1 MIT-0 4 файла тело ≈ 4 993 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Используйте этот навык, когда инженер по качеству, инженер-технолог или руководитель APQP / PPAP у поставщика автомобильных, аэрокосмических или медицинских…

Как процесс B 74/100 · Почти готов — слабые места: повторный запуск, отчётность по ходу

ГенераторПроизводствотип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
74/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
Когда включается вес 12
50
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: 4. 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 74/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 7, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 70Ошибки и развилки. Развилок: 9
    • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4993 токенов
    • 100Шаги. Шагов: 33
    • 100Результат и критерий готовности. Формат результата и критерий готовности описаны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Разделов верхнего уровня: 12. Похоже на несколько доменов в одном скилле
    • low Ответ описан самодельной разметкой (3 тегов): типизированный вызов надёжнее

    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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 342 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 28 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 33 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a documentation-only PFMEA drafting skill that stays within its quality-engineering purpose and does not run code or transfer data.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 28 мая 2026 г.