Skill品質検査官(PDCA-QMS)

Skill品質検査官(PDCA-QMS)

シックスシグマ基準でSkillを格付け+PDCAサイクルで更新!

作成者
OOliviaL
インストール数
3
出典YouMind

説明

管理学的な品質管理システムを使ってSkillを検査します。思いつきのチェックリストではありません。 シックスシグマのCTQ/FMEA/DPMO、TQM、デミングのPDSAサイクルに基づき、Plan-Do-Check-Actの4段階で以下を提供します:シグマレベルの品質スコアカード、RPN順の欠陥優先順位表、指示設計層に踏み込んだ根本原因分析、ポカヨケで修正されたSkill全文。修正者と承認者は強制的に分離され、スコアは上がる一方です。 v2.0 追加機能: ①定量化契約:構造単位の計数口径は閉じた列挙(段階レベルのみ)、K値勾配の逆スコアロック、シグマ表の対数軸補間、すべての未補完ゼロ状態でゼロ除算防止により、スコアは再計算可能で歪みません。 ②品質レベル×処置パスの二軸ゲートにより、「不合格だが公開推奨」というラベルの矛盾を解消。 ③診断モード:「レポートのみ」「まず修正しない」と言えば、P-D-Cを実行後Checkで停止し、原稿を変更しません。 ④出力契約:合格点は折りたたみ、証拠は50文字以内、段階ごとの文字数上限、数値には計算過程を明示。 使用場面:特定のSkillの評価、出力が不安定な理由の診断、既存のSkillの体系的最適化、複数のSkillの横断的ベンチマーク、Skillドラフトの公開前品質チェック、原稿を変更せず診断レポートのみが必要な場合。 トリガーワード:Skill品質検査、Skill品質チェック、品質監査、Skill採点、PDCA最適化Skill、Skill健康診断、このSkillを評価、Skill欠陥分析、診断のみ修正なし、Skill公開前品質チェック、Skill横断的ベンチマーク。

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Skill デザイナー|厳格ブロック派 × UX フレンドリー

こんなお悩みはありませんか? ❌ 自分で書いたSkillは一見使えそうでも、ユーザーが使うとすぐにエラーが出る ❌ Skillは標準入力では正常に動作するが、境界条件でクラッシュする ❌ サブタイプの振り分け(例:論文を定量/定性に分ける)をしたいが、ブロックルールの設計方法がわからない ❌ Skillが毎ステップ質問してユーザーを疲れさせるか、完全自動でリスクの高い動作に確認がない このSkillが解決します: ✅ 失敗モード先行:実行フローを書く前に、「このSkillはどのように失敗するか」をモデル化 ✅ 厳格ブロック派:情報不足やリスク事項では本当に停止して補足を求め、曖昧な対応をしない ✅ 7フェーズの段階的対話:タイプ識別 → 7Dマトリックス → 失敗モードモデリング → ブロックルール設計 → 自己チェック → 作成 ✅ UX強化:構造化タブで認知負荷を軽減+進捗アンカー+ポジティブなブロック表現 ✅ インタラクション密度をリスクに合わせる:高リスクタスクには確認ポイント、バッチタスクには毎回の妨害なし 出力内容: - AFPタイプ識別(学術/プレゼンテーション/安全コミュニケーション/テキストレビュー/Skillレビュー/カスタム) - サブタイプ振り分けマトリックス(オプション、異質な入力に適用) - ブロックルール(BLOCK/TAG/GRADEの3段階アクション+判定カード) - Manual_Fallbackダウングレードパス - テストシナリオ(複雑さに応じて拡張:標準/境界/ブロック/インタラクション/サブタイプ) - 自己チェックリスト(正直優先/タイプ一貫性/命名中立性/ハードコード防止) 一言で言えば: これは「適当に生成する」Skillジェネレーターではなく、「実行可能で、ブロックルールがあり、ダウングレードパスがあり、インタラクション体験が優れた」Skillを設計するための厳格なデザインアドバイザーです。 こんな方におすすめ: 🛠️ 繰り返しの多いタスクを再利用可能なSkillにしたいクリエイター 🎯 複雑なSkill(サブタイプ振り分け、判定カードを含む)を設計したい上級ユーザー ✅ Skillの品質に厳しい要求を持ち、「動くけど安定しない」を許容しないユーザー 📚 Skill設計方法論を学びたいYouMindユーザー

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技能评委 · Skill Judge

評価したいAI Skillを入力してください(インストール済みのSkill、マーケットページまたはSKILL.mdのテキスト、口頭での要件)。「説明ではなく実測」を原則に、ポジティブ4件・ネガティブ1件・曖昧1件の最小ユースケースセットをカスタマイズして現場で検証します。実行可能な場合はその場で実行し、実行できない場合は全行程に【静的評価】と明記したうえで、評価の比重を下げて説明します。結論を先に示す5項目の加重スコアカード(トリガーの信頼性30%/実行の有効性25%/コスト効率15%/堅牢性・限界15%/安全性・信頼性15%)を出力し、総合スコアを判定基準に照らして、80以上は維持、60~80は重点的に改善、60未満は作り直しと判定します。さらに、弱点の原因(説明/手順/完了時の自己点検/分量)と、優先度順の改善提案を示します。デフォルトは1ページの簡易テスト結果です。「深評」と入力すると、同じタスクを3回連続実行して安定性を比較し、ウェブで出典・作者の評判を確認する、完全な診断レポートにアップグレードします。結果は自動的に記録され、グループ「技能评测报告」に保存されます。利用シーン:マーケットSkillのインストール前審査、自作Skillの品質チェック、インストール済みSkillの再評価。

7無料

SKILLS精進工房

7つの工程、1つのクローズドループ。SkillForge 精進工房は、YC のリーダー Garry Tan がオープンソース化した gstack エンジニアリングスプリント手法を、Claude Code Skill 向けの全ライフサイクル管理システムに特化して改造したものです。6つの本質的な問いによる需要の真偽検証から、アーキテクチャ計画、SKILL.md の作成、品質レビュー、eval テスト、リリースパッケージ化、そして振り返りと反復まで、各段階に専用の AI ロールが割り当てられ、信頼度スコアとスパム防止メカニズムが組み込まれています。さらに、緊急診断とセキュリティ監査という2つの追加工程も内蔵。 「いいアイデア」とは言わず、証拠に基づいた判断のみを提供します。すべてのスキルが7つの工程の鍛錬に耐えるものにします。

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