SKILLEMALL.ai
EN Войти

BD quality-management

Система принятия решений в области управления качеством PDCA+ISO9001 — навык управления качеством на основе цикла PDCA и системы менеджмента качества ISO9001, обеспечивающий управление задачами на протяжении всего жизненного цикла, стандартизированные процессы и постоянное совершенствование.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«PDCA+ISO9001质量管理决策系统技能 - 基于PDCA循环和ISO9001质量体系的AI决策质量管控技能，实现任务全生命周期管理、标…»

PDCA+ISO9001质量管理决策系统技能 - 基于PDCA循环和ISO9001质量体系的AI决策质量管控技能，实现任务全生命周期管理、标准化流程、持续改进

ClawHub Agent Skills автор: yongjie666888 v1.0.0 MIT-0 14 файлов тело ≈ 1 349 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Система принятия решений в области управления качеством PDCA+ISO9001 — навык управления качеством на основе цикла PDCA и системы менеджмента качества ISO9001…

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

ПроцедураКачество и контрольИнфраструктуратип 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
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
65
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: 14. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"

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 (quality-management) не совпадает с папкой (quality-management-pdca)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 36
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1349 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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)
  • +3Длина description 79: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -220 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • -42 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 30 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 36 пунктов
  • +4Есть примеры (10 блоков кода)
  • +3Все 7 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 65.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This quality-management skill mostly matches its stated purpose, but it needs review because saved rules can be evaluated as Python expressions and report output paths are not safely constrained.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.