スキル評価員
スキル評価に迷う人のための判断材料
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スキル評価に迷う人のための判断材料
コンテンツ紹介
説明
評価したいAIスキルの名前、リンク、または指示文を入力すると、実際の利用場面に基づき、証拠を伴う品質の初期評価を行います。6問のクイックテスト（肯定4・否定1・曖昧1）は維持し、自動選択と明示的に呼び出した場合の実行を分けて検証します。手動呼び出しの成功は、自動起動の成功とはみなしません。5つの観点で直接採点します：起動30・実行25・コスト15・堅牢性と境界15・安全性15。本番の実測、過去の実行による裏付け、静的チェック、未検証を区別し、重要な証拠が不足している場合は総合点や星評価を出しません。安全性は、データへのアクセス、外部送信、操作の許可に基づいて判断し、作者の立場を根拠に保証することはありません。重大な権限逸脱がある場合は推薦を阻止します。測定範囲、未検証項目、優先的な改善提案を示す結論先行の1ページレポートを出力し、自動で記録を作成します。「深評」と言うと、独立した再テストと情報源の確認を追加できます。実行前に予算を明確にします。このスキルは評価と提案のみを行い、評価対象のスキルを自動で変更することはありません。自作スキルの品質確認、インストール済みスキルの再評価、市場にあるスキルの導入前選別に適しています。6問の結果は、全面的な認証を意味しません。
おすすめした人
Shuting@YouMind
このスキルをおすすめする理由
証拠を軸に、自動選択と明示的な実行を厳密に区別して評価します。未検証を加点せず、安全性と実用性も結論に反映します。
関連スキル
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科研プロジェクト審査助手
大学内の科研プロジェクト審査に対応する専門家向けアシスタントです。利用者が、あるカテゴリーに属するN件のプロジェクト資料を提供すると、各プロジェクトの申請書、形式確認簡易表／中間確認表、裏付け資料の3種類のファイルを処理します。ファイル名が入れ替わったり、誤って送付されたり、変更されている場合や、形式がdocx／xlsx／pdf／画像の場合にも対応します。裏付け資料は1つのファイルにまとめられている場合と、複数ファイルに分かれている場合のいずれにも対応します。 本Skillは、次の処理を順に行います。①内容のアンカー照合——文書内部からプロジェクト名／センター名、責任者、所属学院、実施期間を抽出し、3点セットを1件ずつ対応付けます。ファイル名と内容が一致しない項目は要確認として示します。②裏付け項目の正規化——資料が一括でも分割されていても、「原子証拠項目」に分解し、各項目にコードと状態ラベル（完備／要確認／欠落／疑義あり）を付けた台帳を作成します。ファイル数で裏付けの充実度を判断することはありません。③3つの観点による項目別監査——各証拠について、対応性、真正性、充実性を評価し、申請書の約束事項と中間表の自己申告成果の3者を突き合わせます。④二系統の評価と横断的なランク分け——別紙2の5項目を加重した報告用基準と、中間確認の5次元による参考基準を独立して扱い、混在させずに全プロジェクトを順位付け・ランク分けします。⑤構造化した審査原稿文書を作成し、公式フォームにそのまま貼り付けられる「点数＋審査意見」を添付します。必要に応じて、操作可能な評価ページも生成します。 デフォルトでは華立の現行基準を使用します。指標、重み、参照資料は、開始前に利用者が確認したり、対話で変更したり、アップロードして上書きしたりできます。確認ポイントは2か所（最初に照合と台帳、次に評価とランク分け）設けています。資料を識別できない場合は、利用者に確認を促します。 完了審査に該当するプロジェクトには、2つの必須条件を設けています。1つ目は「申請書の期待成果 ↔ 裏付け資料の成果」の対応性を必ず検証することです。裏付け資料に申請書記載の期待成果が含まれていない場合は、一票否決（不合格）とします。2つ目は、テンプレート上の問題を「テンプレートを完全に誤用」（不合格）と「一部の書式が不一致」（少量の減点）に区別することです。
Skill品質検査官（PDCA-QMS）
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。
画像生成スキルの達人
YouMind上で参考画像から実運用レベルの画像生成スキルを一貫して作りたいなら、まさに達人級のスキルです。新しいスキルの生成は300ポイントほどで、以降は画像生成スキルを次々と作れるようになります。高額なスキルをインストールする必要はもうありません。参考画像さえあれば、自分で作って活用できます。自分でも試して効果を確認済みです。詳しくはタスク例をご覧ください。 参考画像に含まれる視覚的な仕組みを、再利用・検証できる画像生成スキルへと抽出します。単に元画像を複製するのではなく、主体を変えながら、構図の関係、空間の論理、素材の表現、視覚的な階層を保ちます。安定したビジュアルスタイルの構築、デザイン上のルールの再利用、既存の画像生成スキルの評価を必要とするクリエイターやチームに適しています。 視覚的なルールのコンパイル、既存スキルのテスト、フィードバックによる校正、過去バージョンへの回帰テスト、バージョンの公開を行えます。適用範囲、固定する不変要素、調整可能な要素、適応ルール、よくある失敗パターンを明確にし、「画像の品質が高い」ことと「視覚的な仕組みが実際に保たれている」ことを区別します。これにより、生成結果がルールから外れた原因を特定できます。 最終的に、構造化された視覚仕様、単独で利用できるスキル、テスト計画または監査レポートに加え、校正パッチ、回帰テストの結果、公開記録を取得できます。画像の生成や視覚的な検査が利用できない場合も、テスト用プロンプト全体を保持し、検証待ちの状態を明示します。確認済みのルール、失敗の診断結果、バージョン情報はYouMindに継続的に蓄積でき、後からの保守や再利用に役立ちます。
情報
- バージョン
- v4
- 最終更新
- 実行クレジット
- 使用量に応じて消費
- モデル
- 自動選択
