기능 심사위원 · Skill Judge
평가하기 어려운 Skill의 판단 기준 제공
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평가하기 어려운 Skill의 판단 기준 제공
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설명
평가할 AI Skill의 이름, 링크 또는 지시문을 입력하면 실제 사용 상황을 바탕으로 근거 있는 품질 사전 검토를 진행합니다. 6문항 빠른 테스트(긍정 4＋부정 1＋모호 1)를 유지하고, 자동 선택과 명시적으로 호출한 후의 실행을 পৃথに 검증합니다. 수동 호출 성공은 자동 트리거 성공으로 간주하지 않습니다. 5개 항목을 직접 점수화합니다: 트리거 30／실행 25／비용 15／안정성·경계 15／안전 15. 이번 실측, 과거 실행 근거, 정적 검사, 미검증 항목을 구분하며, 핵심 근거가 충분하지 않으면 종합 점수나 별점을 제시하지 않습니다. 안전성은 데이터 접근, 외부 전송, 작업 권한 부여를 기준으로 판단하며, 작성자 신원을 근거로 신뢰를 보증하지 않습니다. 심각한 권한 초과가 있으면 추천을 막습니다. 결론을 먼저 제시하는 1페이지 보고서로 테스트 범위, 미검증 항목, 우선 개선 제안을 보여 주고 자동으로 기록을 생성합니다. 「深评」이라고 말하면 독립적인 반복 테스트와 출처 확인을 추가할 수 있으며, 실행 전에 예산을 명확히 합니다. 이 Skill은 평가와 제안만 수행하며, 평가 대상 Skill을 자동으로 수정하지 않습니다. 직접 만든 Skill의 품질 점검, 설치된 Skill의 재검토, 마켓플레이스 Skill의 설치 전 선별에 적합합니다. 6문항 결과가 종합 인증을 의미하지는 않습니다.
추천한 사람
Shuting@YouMind
이 스킬을 추천하는 이유
자동 선택과 명시적 실행을 엄격히 구분하고, 검증되지 않은 항목에는 점수를 주지 않는 근거 중심의 스킬 평가 프레임워크입니다.
관련 스킬
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연구과제 평가 전문가 도우미
대학 내 연구과제 평가를 위한 전문가 도우미입니다. 사용자는 특정 분류에 속한 N개 과제의 자료를 제공합니다. 각 과제에는 신청서, 형식 점검표／중간 점검표, 증빙자료의 3종 파일이 포함됩니다. 파일명이 뒤섞이거나 잘못 전달되었거나 변경되었을 수 있으며, 형식은 docx／xlsx／pdf／이미지일 수 있습니다. 증빙자료는 하나의 파일로 묶여 있을 수도, 여러 파일로 나뉘어 있을 수도 있습니다. 이 Skill은 다음 작업을 순서대로 수행합니다. ① 내용 기준점 대조—문서 내부에서 과제명／센터명, 책임자, 소속 단과대학 및 수행 기간을 추출해 3종 자료를 하나씩 대응시키고, 파일명과 내용이 일치하지 않는 항목을 확인 대상으로 표시합니다. ② 증빙 항목 정규화—묶음 파일이든 개별 파일이든 모두 ‘원자 증거 항목’으로 분해하고, 각 항목에 코드와 상태 태그(완비／확인 필요／누락／의심)를 부여한 대장을 작성해 파일 개수로 증빙의 충실도를 판단하지 않도록 합니다. ③ 3차원 항목별 감사—각 증거의 대응성, 진위성, 충실성을 평가하고 신청서의 약속 및 중간 점검표의 자체 보고 성과와 대조합니다. ④ 이중 기준 평가 및 전체 순위·등급화—부록 2의 5개 항목 가중합을 보고용 기준으로, 중간 점검의 5개 차원을 참고용 기준으로 사용하며 두 기준은 독립적으로 운영하고 혼합하지 않습니다. 또한 모든 과제를 순위화하고 등급별로 분류합니다. ⑤ 구조화된 평가 초안 문서를 제공하고, 공식 양식에 바로 붙여 넣을 수 있는 ‘점수 + 평가 의견’을 첨부하며, 필요에 따라 상호작용형 평가 웹페이지를 생성합니다. 기본적으로 화리의 현행 기준을 적용하며, 지표·가중치·참조 자료는 작업 시작 전에 사용자가 확인하거나 대화로 수정하거나 업로드한 자료로 대체할 수 있습니다. 두 곳의 확인 지점(먼저 자료 대조와 대장 작성, 다음 평가와 순위·등급화)을 두며, 자료를 식별할 수 없을 때는 사용자에게 확인을 요청합니다. 종료 평가 유형의 과제에는 두 가지 필수 제약을 추가로 적용합니다. 첫째, ‘신청서의 예상 성과 ↔ 증빙 성과’의 대응성을 반드시 검증하며, 증빙에 신청서에 기재된 예상 성과가 포함되지 않으면 즉시 불합격 처리합니다. 둘째, 서식 문제를 ‘템플릿을 완전히 잘못 사용함’(불합격)과 ‘일부 형식이 일치하지 않음’(소폭 감점)으로 구분합니다.
Skill 품질 검사관 (PDCA-QMS)
경영학 품질 관리 시스템을 사용하여 Skill을 검사합니다. 즉흥적인 체크리스트가 아닙니다. Six Sigma CTQ/FMEA/DPMO × TQM × 데밍 PDSA 사이클을 기반으로 Plan-Do-Check-Act 4단계를 통해 다음을 제공합니다: Sigma 수준의 품질 점수 카드, RPN 순서로 정렬된 결함 우선순위 표, 명령 설계 레벨까지 파고드는 근본 원인 분석, 그리고 Poka-Yoke(방법)로 수정된 전체 Skill. 수정자와 검수자는 강제로 분리되며, 점수는 오르기만 하고 내려가지 않습니다. v2.0 신규 기능: ① 정량적 계약 — 구조 단위 카운팅 범위 폐쇄 열거(단계 레벨만), K값 그래디언트 역스코어링 잠금, Sigma 테이블 log 축 보간, 모든 미기입 제로 상태에서 0으로 나누기 방지, 점수 재계산 가능, 왜곡 없음; ② 품질 등급 × 처리 경로 이중 축 게이트, '불합격인데 게시 권장'이라는 레이블 모순 제거; ③ 진단 모드 — '보고서만 출력', '먼저 수정하지 마'라고 하면 P-D-C를 실행한 후 Check에서 멈추고, 문서를 수정하지 않음; ④ 출력 계약 — 합격점 접기, 증거 50자 제한, 단계별 글자 수 상한, 숫자는 계산 과정을 반드시 제시. 사용 시점: 특정 Skill의 품질 평가, 출력이 불안정한 이유 진단, 기존 Skill 체계적 최적화, 여러 Skill 간 벤치마킹, Skill 초안의 게시 전 품질 검사, 수정 없이 진단 보고서만 필요할 때. 트리거 단어: Skill 품질 검사, Skill QC, 품질 감사, Skill 점수 매기기, PDCA로 Skill 최적화, Skill 체크업, 이 Skill 평가, Skill 결함 분석, 진단만 하고 수정 안 함, Skill 게시 전 품질 검사, Skill 벤치마킹.
이미지 생성 스킬·대가
YouMind에서 참고 이미지를 바탕으로 시각적 원리를 추출하고 곧바로 실무에 사용할 수 있는 이미지 생성 스킬을 처음부터 끝까지 만들고 싶다면, 이 스킬이 그야말로 대가급입니다. 새 스킬 하나를 만드는 데도 약 300포인트면 되므로, 이후에는 이미지 생성 스킬을 직접 만들어낼 수 있습니다. 수천 포인트가 드는 스킬을 더는 설치할 필요 없이, 참고 이미지만 있으면 직접 만들어 활용할 수 있습니다. 직접 테스트해 효과를 확인했으며, 자세한 내용은 작업 예시를 참고하세요. 참고 이미지의 시각적 메커니즘을 재사용하고 테스트할 수 있는 이미지 생성 스킬로 추출합니다. 주제는 바꿀 수 있으면서도 구도 관계, 공간 논리, 재질 표현, 시각적 위계는 단순히 원본 이미지를 복제하지 않고 유지합니다. 안정적인 시각 스타일을 구축하거나 디자인 원리를 재사용하거나 기존 생성 스킬을 평가하려는 크리에이터와 팀에 적합합니다. 시각적 원리 컴파일, 기존 스킬 테스트, 피드백 보정, 과거 결과 회귀 테스트, 버전发布를 수행할 수 있습니다. 적용 범위, 고정 불변 요소, 조정 가능한 변수, 적용 규칙, 일반적인 실패 패턴을 명확히 구분합니다. 또한 ‘이미지 품질이 좋다’는 것과 ‘시각적 메커니즘을 실제로 유지했다’는 것을 구분해, 생성 결과가 원리에서 벗어난 원인을 찾도록 돕습니다. 최종적으로 구조화된 시각 규범, 독립적인 스킬, 테스트 계획 또는 감사 보고서와 함께 보정 패치, 회귀 테스트 결과, 버전发布 기록을 얻을 수 있습니다. 이미지를 생성하거나 시각 검사를 사용할 수 없는 경우에도 전체 테스트 프롬프트를 보존하고 검증 대기 상태를 명확히 표시합니다. 확인된 규칙, 실패 진단, 버전 정보는 YouMind에 지속적으로 축적할 수 있어 이후 유지 관리와 재사용이 편리합니다.
정보
- 버전
- v4
- 최종 업데이트
- 실행 크레딧
- 사용량에 따라 차감
- 모델
- 자동 선택
