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！
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。
関連スキル
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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
スキル評価員
評価対象のAIスキル名、リンク、または指示を入力すると、実際の利用場面に基づき、根拠のある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問＋否定1問＋曖昧1問）を維持し、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、自動トリガーの成功とはみなしません。5つの指標で直接採点します：トリガー30／実行25／コスト15／堅牢性・境界15／安全性15。今回の実測、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。安全性はデータアクセス、外部送信、操作権限に基づいて判断し、作者の身元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停止します。結論を先に示す1ページのレポートとして、評価済みの範囲、未検証項目、優先的な改善提案を提示し、自動的に記録します。「深評」と言うと、独立した再テストと出典確認を追加できます。実行前に予算を明確にします。本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的に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インストール前の選別に適しています。ただし、6問の結果は全面的な認証を意味しません。
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。
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！
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。
関連スキル
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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
スキル評価員
評価対象のAIスキル名、リンク、または指示を入力すると、実際の利用場面に基づき、根拠のある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問＋否定1問＋曖昧1問）を維持し、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、自動トリガーの成功とはみなしません。5つの指標で直接採点します：トリガー30／実行25／コスト15／堅牢性・境界15／安全性15。今回の実測、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。安全性はデータアクセス、外部送信、操作権限に基づいて判断し、作者の身元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停止します。結論を先に示す1ページのレポートとして、評価済みの範囲、未検証項目、優先的な改善提案を提示し、自動的に記録します。「深評」と言うと、独立した再テストと出典確認を追加できます。実行前に予算を明確にします。本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的に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インストール前の選別に適しています。ただし、6問の結果は全面的な認証を意味しません。
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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