Insp. calidad Skill (PDCA-QMS)
Evalúa y actualiza Skill con Six Sigma y PDCA
Descripción
Evalúa Skills usando un sistema de gestión de calidad basado en administración, no una lista improvisada. Basado en Six Sigma (CTQ/FMEA/DPMO) × TQM × el ciclo PDSA de Deming, a través de las cuatro fases Plan-Do-Check-Act se proporciona: una tarjeta de puntuación de calidad con nivel Sigma, una tabla de prioridad de defectos ordenada por RPN, un análisis de causa raíz que profundiza hasta la capa de diseño de instrucciones, y el texto completo del Skill reparado usando Poka-Yoke. El reparador y el verificador están separados obligatoriamente, y la puntuación solo sube, nunca baja. Nuevo en v2.0: ① Contrato cuantitativo: enumeración cerrada de unidades estructurales (solo nivel de fase), bloqueo anti-inflado de gradiente de valor K, interpolación logarítmica de tabla Sigma, estado de relleno con ceros para evitar división por cero, haciendo que la puntuación sea recalculable y sin distorsión. ② Control de acceso bidimensional de nivel de calidad × ruta de tratamiento, eliminando la contradicción de etiquetas 'no apto pero recomendado para publicación'. ③ Modo de diagnóstico: di 'solo informe' o 'no modifiques aún' y tras ejecutar P-D-C se detiene en Check, sin modificar tu borrador. ④ Contrato de salida: puntos de aprobación plegados, evidencia limitada a 50 caracteres, límite de palabras por fase, los valores deben incluir el proceso de cálculo. ¿Cuándo usarlo? Para evaluar si un Skill es bueno, diagnosticar por qué su salida es inestable, optimizar sistemáticamente un Skill existente, comparar múltiples Skills horizontalmente, control de calidad previo a la publicación de un borrador de Skill, o solo obtener un informe de diagnóstico sin que se modifique tu texto. Palabras clave: detectar calidad de Skill, auditoría de calidad de Skill, auditoría de calidad, puntuar Skill, optimizar Skill con PDCA, chequeo de Skill, evaluar este Skill, análisis de defectos de Skill, solo diagnosticar sin reparar, control de calidad previo a publicación de Skill, comparación horizontal de Skill.
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Diseñador Skills: Bloqueo y UX
¿Te has enfrentado a estos problemas? ❌ Los Skills que escribes parecen funcionar, pero cuando los usan, fallan. ❌ El Skill funciona con entradas estándar, pero se colapsa en casos límite. ❌ Quieres hacer subcategorías (como dividir tesis en cuantitativo/cualitativo), pero no sabes cómo diseñar reglas de bloqueo. ❌ El Skill o pregunta en cada paso (fatiga del usuario), o es totalmente automático (sin confirmación en acciones de alto riesgo). Este Skill te ayuda a resolver: ✅ Modo de fallo primero: antes de escribir el flujo de ejecución, modela 'cómo podría fallar este Skill'. ✅ Bloqueo estricto: ante información faltante o riesgos, realmente se detiene y solicita complemento, sin marcas blandas. ✅ Diálogo en 7 fases: identificación de tipo → matriz 7D → modelado de fallos → diseño de reglas de bloqueo → autoverificación → creación. ✅ Mejora UX: pestañas estructuradas reducen carga cognitiva + anclas de progreso + redacción positiva de bloqueo. ✅ Densidad de interacción acorde al riesgo: tareas de alto riesgo tienen puntos de confirmación, tareas por lotes no interrumpen cada paso. La salida incluye: - Identificación de tipo AFP (académico/presentación/comunicación de seguridad/revisión de texto/revisión de Skills/personalizado) - Matriz de subcategorías (opcional, para entradas heterogéneas) - Reglas de bloqueo (tres niveles: BLOCK/TAG/GRADE + tarjetas de decisión) - Ruta de degradación Manual_Fallback - Escenarios de prueba (escalados por complejidad: estándar/límite/bloqueo/interacción/subtipo) - Lista de autoverificación (honestidad primero/consistencia de tipo/nombres neutrales/evitar codificación rígida) En una frase: No es un generador de Skills que 'crea cualquier cosa', sino un asesor de diseño estricto que te ayuda a diseñar Skills 'ejecutables, con reglas de bloqueo, rutas de degradación y experiencia de interacción amigable'. Ideal para ti si eres: 🛠️ Creador que quiere convertir tareas repetitivas en Skills reutilizables 🎯 Usuario avanzado que necesita diseñar Skills complejos (con subcategorías, tarjetas de decisión) ✅ Usuario con estrictos requisitos de calidad, que no acepta 'funciona pero no es estable' 📚 Usuario de YouMind que quiere aprender metodología de diseño de Skills
Evaluador de Skills
Ingresa cualquier Skill de IA que quieras evaluar (una Skill instalada, una página del marketplace, el texto de SKILL.md o una necesidad descrita verbalmente). Siguiendo el principio de «probar en lugar de escuchar descripciones», personaliza un conjunto mínimo de casos de uso: 4 positivos, 1 negativo y 1 ambiguo, y lo valida en el momento. Si se puede ejecutar, lo hace; si no, marca todo el proceso como 【Evaluación estática】 y explica la reducción de confianza. Entrega primero una tarjeta de puntuación ponderada en cinco dimensiones (confiabilidad del activador 30%/eficacia de ejecución 25%/eficiencia de costos 15%/solidez de los límites 15%/seguridad y confiabilidad 15%), aplica estos umbrales: ≥80 conservar, 60–80 mejorar de forma focalizada, <60 rehacer, e identifica las causas de las deficiencias (descripción/pasos/autoverificación final/extensión), junto con recomendaciones de mejora priorizadas. Por defecto, ofrece una conclusión rápida de una página; escribe «evaluación profunda» para obtener un informe diagnóstico completo con una comparación de estabilidad tras ejecutar la misma tarea 3 veces y una verificación en línea de las fuentes, el autor y su reputación. Los resultados se archivan automáticamente en el grupo «Informes de evaluación de Skills». Casos de uso: filtrar Skills del marketplace antes de instalarlas, revisar la calidad de Skills propias y volver a evaluar Skills instaladas.
SKILLS Taller de Refinamiento
Siete procedimientos, un ciclo cerrado. SkillForge Taller de Refinamiento transforma la metodología de sprint de ingeniería gstack, de código abierto por el director de YC Garry Tan, en un sistema de gestión del ciclo de vida completo para Claude Code Skill. Desde seis preguntas profundas para verificar la autenticidad de las necesidades, hasta planificación de arquitectura, forja de SKILL.md, revisión de calidad, pruebas eval, empaquetado de lanzamiento y, finalmente, iteración retrospectiva—cada etapa tiene un rol de IA dedicado, con puntuación de confianza y mecanismo anti-spam. También incluye dos procedimientos adicionales: diagnóstico de emergencia y auditoría de seguridad. No dice 'buena idea', solo da juicios basados en evidencia. Hace que cada skill resista el temple de los siete procedimientos.
Insp. calidad Skill (PDCA-QMS)
Evalúa y actualiza Skill con Six Sigma y PDCA
Descripción
Evalúa Skills usando un sistema de gestión de calidad basado en administración, no una lista improvisada. Basado en Six Sigma (CTQ/FMEA/DPMO) × TQM × el ciclo PDSA de Deming, a través de las cuatro fases Plan-Do-Check-Act se proporciona: una tarjeta de puntuación de calidad con nivel Sigma, una tabla de prioridad de defectos ordenada por RPN, un análisis de causa raíz que profundiza hasta la capa de diseño de instrucciones, y el texto completo del Skill reparado usando Poka-Yoke. El reparador y el verificador están separados obligatoriamente, y la puntuación solo sube, nunca baja. Nuevo en v2.0: ① Contrato cuantitativo: enumeración cerrada de unidades estructurales (solo nivel de fase), bloqueo anti-inflado de gradiente de valor K, interpolación logarítmica de tabla Sigma, estado de relleno con ceros para evitar división por cero, haciendo que la puntuación sea recalculable y sin distorsión. ② Control de acceso bidimensional de nivel de calidad × ruta de tratamiento, eliminando la contradicción de etiquetas 'no apto pero recomendado para publicación'. ③ Modo de diagnóstico: di 'solo informe' o 'no modifiques aún' y tras ejecutar P-D-C se detiene en Check, sin modificar tu borrador. ④ Contrato de salida: puntos de aprobación plegados, evidencia limitada a 50 caracteres, límite de palabras por fase, los valores deben incluir el proceso de cálculo. ¿Cuándo usarlo? Para evaluar si un Skill es bueno, diagnosticar por qué su salida es inestable, optimizar sistemáticamente un Skill existente, comparar múltiples Skills horizontalmente, control de calidad previo a la publicación de un borrador de Skill, o solo obtener un informe de diagnóstico sin que se modifique tu texto. Palabras clave: detectar calidad de Skill, auditoría de calidad de Skill, auditoría de calidad, puntuar Skill, optimizar Skill con PDCA, chequeo de Skill, evaluar este Skill, análisis de defectos de Skill, solo diagnosticar sin reparar, control de calidad previo a publicación de Skill, comparación horizontal de Skill.
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¿Te has enfrentado a estos problemas? ❌ Los Skills que escribes parecen funcionar, pero cuando los usan, fallan. ❌ El Skill funciona con entradas estándar, pero se colapsa en casos límite. ❌ Quieres hacer subcategorías (como dividir tesis en cuantitativo/cualitativo), pero no sabes cómo diseñar reglas de bloqueo. ❌ El Skill o pregunta en cada paso (fatiga del usuario), o es totalmente automático (sin confirmación en acciones de alto riesgo). Este Skill te ayuda a resolver: ✅ Modo de fallo primero: antes de escribir el flujo de ejecución, modela 'cómo podría fallar este Skill'. ✅ Bloqueo estricto: ante información faltante o riesgos, realmente se detiene y solicita complemento, sin marcas blandas. ✅ Diálogo en 7 fases: identificación de tipo → matriz 7D → modelado de fallos → diseño de reglas de bloqueo → autoverificación → creación. ✅ Mejora UX: pestañas estructuradas reducen carga cognitiva + anclas de progreso + redacción positiva de bloqueo. ✅ Densidad de interacción acorde al riesgo: tareas de alto riesgo tienen puntos de confirmación, tareas por lotes no interrumpen cada paso. La salida incluye: - Identificación de tipo AFP (académico/presentación/comunicación de seguridad/revisión de texto/revisión de Skills/personalizado) - Matriz de subcategorías (opcional, para entradas heterogéneas) - Reglas de bloqueo (tres niveles: BLOCK/TAG/GRADE + tarjetas de decisión) - Ruta de degradación Manual_Fallback - Escenarios de prueba (escalados por complejidad: estándar/límite/bloqueo/interacción/subtipo) - Lista de autoverificación (honestidad primero/consistencia de tipo/nombres neutrales/evitar codificación rígida) En una frase: No es un generador de Skills que 'crea cualquier cosa', sino un asesor de diseño estricto que te ayuda a diseñar Skills 'ejecutables, con reglas de bloqueo, rutas de degradación y experiencia de interacción amigable'. Ideal para ti si eres: 🛠️ Creador que quiere convertir tareas repetitivas en Skills reutilizables 🎯 Usuario avanzado que necesita diseñar Skills complejos (con subcategorías, tarjetas de decisión) ✅ Usuario con estrictos requisitos de calidad, que no acepta 'funciona pero no es estable' 📚 Usuario de YouMind que quiere aprender metodología de diseño de Skills
Evaluador de Skills
Ingresa cualquier Skill de IA que quieras evaluar (una Skill instalada, una página del marketplace, el texto de SKILL.md o una necesidad descrita verbalmente). Siguiendo el principio de «probar en lugar de escuchar descripciones», personaliza un conjunto mínimo de casos de uso: 4 positivos, 1 negativo y 1 ambiguo, y lo valida en el momento. Si se puede ejecutar, lo hace; si no, marca todo el proceso como 【Evaluación estática】 y explica la reducción de confianza. Entrega primero una tarjeta de puntuación ponderada en cinco dimensiones (confiabilidad del activador 30%/eficacia de ejecución 25%/eficiencia de costos 15%/solidez de los límites 15%/seguridad y confiabilidad 15%), aplica estos umbrales: ≥80 conservar, 60–80 mejorar de forma focalizada, <60 rehacer, e identifica las causas de las deficiencias (descripción/pasos/autoverificación final/extensión), junto con recomendaciones de mejora priorizadas. Por defecto, ofrece una conclusión rápida de una página; escribe «evaluación profunda» para obtener un informe diagnóstico completo con una comparación de estabilidad tras ejecutar la misma tarea 3 veces y una verificación en línea de las fuentes, el autor y su reputación. Los resultados se archivan automáticamente en el grupo «Informes de evaluación de Skills». Casos de uso: filtrar Skills del marketplace antes de instalarlas, revisar la calidad de Skills propias y volver a evaluar Skills instaladas.
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