Skill 품질 검사관 (PDCA-QMS)
Six Sigma 기준으로 Skill 등급 매기기 + PDCA 사이클 업데이트!
설명
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.
관련 스킬
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Skill 디자이너 | 엄격 차단파 × UX 친화적
다음과 같은 문제를 겪어본 적이 없나요? ❌ 직접 작성한 Skill이 작동하는 것처럼 보였는데, 사용자가 사용하자마자 오류가 발생 ❌ Skill이 표준 입력에서는 정상 작동하지만, 경계 상황에서 충돌 ❌ 하위 유형 분기(예: 논문의 정량/정성)를 원하지만, 차단 규칙을 설계하는 방법을 모름 ❌ Skill이 모든 단계에서 묻거나(사용자 피로), 완전 자동화(고위험 동작에 확인 없음)인 경우 이 Skill은 다음을 해결합니다: ✅ 실패 모드 우선: 실행 흐름을 작성하기 전에 "이 Skill이 어떻게 실패할 수 있을까"를 먼저 모델링 ✅ 엄격 차단파: 정보 누락/위험 사항에 대해 진짜로 멈추고 보충을 요구, 소프트 마크로 넘어가지 않음 ✅ 7 Phase 단계별 대화: 유형 식별 → 7D 매트릭스 → 실패 모델링 → 차단 규칙 설계 → 자체 점검 → 생성 ✅ UX 강화: 구조화된 탭으로 인지 부하 감소 + 진행 앵커 + 긍정적 차단 표현 ✅ 위험에 따른 상호작용 밀도: 고위험 작업에는 확인 지점, 일괄 작업에서는 단계마다 방해하지 않음 출력 내용: - AFP 유형 식별 (학술/프레젠테이션/안전 커뮤니케이션/텍스트 리뷰/Skill 리뷰/사용자 정의) - 하위 유형 분기 매트릭스 (선택 사항, 이질적 입력에 적합) - 차단 규칙 (BLOCK/TAG/GRADE 세 가지 동작 + 판단 카드) - Manual_Fallback 대체 경로 - 테스트 시나리오 (복잡도에 따라 확장: 표준/경계/차단/상호작용/하위 유형) - 자체 점검 목록 (정직 우선/유형 일관성/중립적 명명/하드코딩 방지) 한 마디로: 그것은 "무작위 생성" Skill 생성기가 아니라, "실행 가능하고, 차단 규칙이 있고, 대체 경로가 있으며, 상호작용 경험이 친화적인" Skill을 설계하도록 도와주는 엄격한 설계 컨설턴트입니다. 다음과 같은 분에게 적합합니다: 🛠️ 반복적인 고빈도 작업을 재사용 가능한 Skill로 만들고 싶은 제작자 🎯 하위 유형 분기와 판단 카드가 있는 복잡한 Skill을 설계해야 하는 고급 사용자 ✅ Skill 품질에 엄격한 기준이 있으며, "돌아가는 건 되지만 안정적이지 않은" 것을 받아들이지 않는 사용자 📚 Skill 설계 방법론을 배우고자 하는 YouMind 사용자
스킬 평가자 · Skill Judge
평가할 AI 스킬의 이름, 링크 또는 지시문을 입력하면 실제 사용 시나리오에 기반해 근거 있는 품질 1차 심사를 진행합니다. 6개 문항의 빠른 테스트(긍정 4개＋부정 1개＋모호 1개)를 유지하고, 자동 선택과 명시적으로 호출한 후의 실행을 따로 검증합니다. 수동 호출 성공은 자동 트리거 성공으로 간주하지 않습니다. 트리거 30／실행 25／비용 15／안정성·경계 15／안전 15의 5개 항목으로 직접 점수화합니다. 이번 테스트, 과거 실행 근거, 정적 검사, 미검증 항목을 구분하며, 핵심 근거가 부족하면 종합 점수나 별점을 제시하지 않습니다. 안전성은 데이터 접근, 외부 전송, 작업 권한을 기준으로 판단하며 작성자 신원을 근거로 보증하지 않습니다. 심각한 권한 초과가 발견되면 추천을 차단합니다. 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 스킬은 평가와 제안만 수행하며, 평가 대상 스킬을 자동으로 수정하지 않습니다. 직접 만든 스킬의 품질 점검, 설치된 스킬의 재검토, 마켓플레이스 스킬의 설치 전 선별에 적합합니다. 6개 문항의 결과가 종합 인증을 의미하지는 않습니다.
SKILLS 정진 공방
7단계 공정, 하나의 완결 루프. SkillForge 정진 공방은 YC 수장 Garry Tan이 오픈소스로 공개한 gstack 엔지니어링 스프린트 방법론을 Claude Code Skill의 전체 수명주기 관리 시스템으로 특별히 개조했습니다. 여섯 가지 소울 탐구 질문으로 수요의 진위를 검증하는 것부터, 아키텍처 계획, SKILL.md 단조, 품질 검토, eval 테스트, 릴리스 패키징, 마지막으로 회고 및 반복까지 — 각 단계마다 전용 AI 역할이 있으며, 신뢰도 점수와 스팸 방지 메커니즘이 내장되어 있습니다. 또한 응급 진단 및 보안 감사라는 두 가지 추가 공정이 내장되어 있습니다. '좋은 생각이다'라고 말하지 않고, 증거가 있는 판단만 내립니다. 모든 스킬이 7단계 공정의 단련을 견딜 수 있게 합니다.
Skill 품질 검사관 (PDCA-QMS)
Six Sigma 기준으로 Skill 등급 매기기 + PDCA 사이클 업데이트!
설명
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.
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전체 보기Skill 디자이너 | 엄격 차단파 × UX 친화적
다음과 같은 문제를 겪어본 적이 없나요? ❌ 직접 작성한 Skill이 작동하는 것처럼 보였는데, 사용자가 사용하자마자 오류가 발생 ❌ Skill이 표준 입력에서는 정상 작동하지만, 경계 상황에서 충돌 ❌ 하위 유형 분기(예: 논문의 정량/정성)를 원하지만, 차단 규칙을 설계하는 방법을 모름 ❌ Skill이 모든 단계에서 묻거나(사용자 피로), 완전 자동화(고위험 동작에 확인 없음)인 경우 이 Skill은 다음을 해결합니다: ✅ 실패 모드 우선: 실행 흐름을 작성하기 전에 "이 Skill이 어떻게 실패할 수 있을까"를 먼저 모델링 ✅ 엄격 차단파: 정보 누락/위험 사항에 대해 진짜로 멈추고 보충을 요구, 소프트 마크로 넘어가지 않음 ✅ 7 Phase 단계별 대화: 유형 식별 → 7D 매트릭스 → 실패 모델링 → 차단 규칙 설계 → 자체 점검 → 생성 ✅ UX 강화: 구조화된 탭으로 인지 부하 감소 + 진행 앵커 + 긍정적 차단 표현 ✅ 위험에 따른 상호작용 밀도: 고위험 작업에는 확인 지점, 일괄 작업에서는 단계마다 방해하지 않음 출력 내용: - AFP 유형 식별 (학술/프레젠테이션/안전 커뮤니케이션/텍스트 리뷰/Skill 리뷰/사용자 정의) - 하위 유형 분기 매트릭스 (선택 사항, 이질적 입력에 적합) - 차단 규칙 (BLOCK/TAG/GRADE 세 가지 동작 + 판단 카드) - Manual_Fallback 대체 경로 - 테스트 시나리오 (복잡도에 따라 확장: 표준/경계/차단/상호작용/하위 유형) - 자체 점검 목록 (정직 우선/유형 일관성/중립적 명명/하드코딩 방지) 한 마디로: 그것은 "무작위 생성" Skill 생성기가 아니라, "실행 가능하고, 차단 규칙이 있고, 대체 경로가 있으며, 상호작용 경험이 친화적인" Skill을 설계하도록 도와주는 엄격한 설계 컨설턴트입니다. 다음과 같은 분에게 적합합니다: 🛠️ 반복적인 고빈도 작업을 재사용 가능한 Skill로 만들고 싶은 제작자 🎯 하위 유형 분기와 판단 카드가 있는 복잡한 Skill을 설계해야 하는 고급 사용자 ✅ Skill 품질에 엄격한 기준이 있으며, "돌아가는 건 되지만 안정적이지 않은" 것을 받아들이지 않는 사용자 📚 Skill 설계 방법론을 배우고자 하는 YouMind 사용자
스킬 평가자 · Skill Judge
평가할 AI 스킬의 이름, 링크 또는 지시문을 입력하면 실제 사용 시나리오에 기반해 근거 있는 품질 1차 심사를 진행합니다. 6개 문항의 빠른 테스트(긍정 4개＋부정 1개＋모호 1개)를 유지하고, 자동 선택과 명시적으로 호출한 후의 실행을 따로 검증합니다. 수동 호출 성공은 자동 트리거 성공으로 간주하지 않습니다. 트리거 30／실행 25／비용 15／안정성·경계 15／안전 15의 5개 항목으로 직접 점수화합니다. 이번 테스트, 과거 실행 근거, 정적 검사, 미검증 항목을 구분하며, 핵심 근거가 부족하면 종합 점수나 별점을 제시하지 않습니다. 안전성은 데이터 접근, 외부 전송, 작업 권한을 기준으로 판단하며 작성자 신원을 근거로 보증하지 않습니다. 심각한 권한 초과가 발견되면 추천을 차단합니다. 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 스킬은 평가와 제안만 수행하며, 평가 대상 스킬을 자동으로 수정하지 않습니다. 직접 만든 스킬의 품질 점검, 설치된 스킬의 재검토, 마켓플레이스 스킬의 설치 전 선별에 적합합니다. 6개 문항의 결과가 종합 인증을 의미하지는 않습니다.
SKILLS 정진 공방
7단계 공정, 하나의 완결 루프. SkillForge 정진 공방은 YC 수장 Garry Tan이 오픈소스로 공개한 gstack 엔지니어링 스프린트 방법론을 Claude Code Skill의 전체 수명주기 관리 시스템으로 특별히 개조했습니다. 여섯 가지 소울 탐구 질문으로 수요의 진위를 검증하는 것부터, 아키텍처 계획, SKILL.md 단조, 품질 검토, eval 테스트, 릴리스 패키징, 마지막으로 회고 및 반복까지 — 각 단계마다 전용 AI 역할이 있으며, 신뢰도 점수와 스팸 방지 메커니즘이 내장되어 있습니다. 또한 응급 진단 및 보안 감사라는 두 가지 추가 공정이 내장되어 있습니다. '좋은 생각이다'라고 말하지 않고, 증거가 있는 판단만 내립니다. 모든 스킬이 7단계 공정의 단련을 견딜 수 있게 합니다.
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