Inspetor de Skill (PDCA-QMS)
Avalie Skills com Seis Sigma e ciclo PDCA
Descrição
Use um sistema de gestão da qualidade empresarial para inspecionar Skills, não uma lista superficial. Baseado em Seis Sigma (CTQ/FMEA/DPMO) × TQM × Ciclo PDSA de Deming, através das quatro fases Plan-Do-Check-Act, fornece: cartão de pontuação de qualidade com nível Sigma, tabela de prioridade de defeitos ordenada por RPN, análise de causa raiz que investiga a camada de design de instruções, e o texto completo do Skill corrigido com Poka-Yoke. O revisor e o aprovador são obrigatoriamente separados, e as pontuações só podem subir. v2.0 novidades: ① Contrato quantitativo — enumeração fechada da contagem de unidades estruturais (apenas nível de fase), bloqueio de pontuação reversa por gradiente de valor K, interpolação logarítmica da tabela Sigma, proteção contra divisão por zero com estado de preenchimento zero, tornando as pontuações replicáveis e sem distorção; ② Portão de dois eixos de nível de qualidade × caminho de tratamento, eliminando a contradição de rótulos 'não conforme mas sugerir publicação'; ③ Modo de diagnóstico — diga 'apenas relatório' ou 'não altere ainda' e execute P-D-C parando em Check, sem modificar seu texto; ④ Contrato de saída — pontos de aprovação recolhidos, evidências limitadas a 50 caracteres, limite de caracteres por fase, valores devem incluir o processo de cálculo. Quando usar: avaliar se um Skill é bom, diagnosticar por que sua saída é instável, otimizar sistematicamente um Skill existente, comparar horizontalmente vários Skills, verificação de qualidade pré-publicação de rascunhos de Skill, ou quando se deseja apenas um relatório de diagnóstico sem alterar o texto. Palavras-chave: detectar qualidade do Skill, auditoria de Skill, auditoria de qualidade, pontuar Skill, otimizar Skill com PDCA, check-up de Skill, avaliar este Skill, análise de defeitos do Skill, apenas diagnóstico sem correção, auditoria pré-publicação de Skill, comparação horizontal de Skill.
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Skill Designer|BloqEstrito+UX
Você já enfrentou esses problemas? ❌ O Skill que você criou parece funcional, mas quando o usuário usa, dá erro ❌ O Skill funciona normalmente com entrada padrão, mas quebra em casos extremos ❌ Quer fazer desdobramento de subtipos (como tese dividida em quantitativa/qualitativa), mas não sabe como projetar regras de bloqueio ❌ O Skill ou pergunta tudo a cada etapa (cansaço do usuário), ou é totalmente automático (ações de alto risco sem confirmação) Este Skill resolve: ✅ Falha primeiro: antes de escrever o fluxo de execução, modele "como este Skill pode falhar" ✅ Bloqueio estrito: quando faltam informações ou há riscos, realmente para e pede complemento, sem passar batido com marcações suaves ✅ Diálogo em 7 fases: identificação de tipo → matriz 7D → modelagem de falha → projeto de regras de bloqueio → autoverificação → criação ✅ Aprimoramento UX: abas estruturadas reduzem carga cognitiva + âncoras de progresso + redação positiva de bloqueios ✅ Densidade de interação ajustada ao risco: tarefas de alto risco têm pontos de confirmação, tarefas em lote não interrompem a cada passo A saída inclui: - Identificação de tipo AFP (acadêmico/palestra/comunicação de segurança/revisão de texto/revisão de Skill/personalizado) - Matriz de desdobramento de subtipos (opcional, para entradas heterogêneas) - Regras de bloqueio (ações BLOCK/TAG/GRADE de três níveis + cartão de decisão) - Caminho de degradação Manual_Fallback - Cenários de teste (escalonados por complexidade: padrão/extremo/bloqueio/interação/subtipo) - Lista de autoverificação (honestidade primeiro/consistência de tipo/nomenclatura neutra/evitar codificação rígida) Em uma frase: Não é um gerador de Skill "qualquer", mas um consultor de design rigoroso que ajuda você a projetar um Skill "executável, com regras de bloqueio, com caminho de degradação e com experiência de interação amigável". Ideal para você, se você é: 🛠️ Um criador que quer transformar tarefas altamente repetitivas em Skills reutilizáveis 🎯 Um usuário avançado que precisa projetar Skills complexos (com desdobramento de subtipos, cartões de decisão) ✅ Um usuário que exige alta qualidade do Skill e não aceita "funciona mas não é estável" 📚 Um usuário do YouMind que quer aprender a metodologia de design de Skills
Juiz de Skills · Skill Judge
Insira qualquer Skill de IA que queira avaliar — uma Skill instalada, uma página do marketplace, o texto de SKILL.md ou uma necessidade descrita por você. Seguindo o princípio de “testar na prática, não apenas ouvir a descrição”, a Skill personaliza um conjunto mínimo de casos de uso com 4 cenários positivos, 1 negativo e 1 ambíguo para validação. Quando for possível executar, faz o teste na hora; quando não for, marca todo o processo como 【avaliação estática】 e reduz o peso correspondente na análise. O resultado começa com uma ficha de pontuação ponderada em cinco dimensões: confiabilidade do acionamento (30%), eficácia da execução (25%), eficiência de custos (15%), robustez e limites (15%) e segurança e confiabilidade (15%). A pontuação geral segue estes critérios: ≥80, manter; 60–80, aprimorar de forma direcionada; <60, refazer. Também identifica as causas dos pontos fracos — descrição, etapas, autoverificação final ou extensão — e apresenta sugestões de melhoria por prioridade. Por padrão, entrega uma conclusão rápida em uma página. Diga “深评” para obter um relatório completo de diagnóstico, com comparação de estabilidade após executar a mesma tarefa 3 vezes seguidas e verificação online das fontes, da reputação e do autor. Os resultados são arquivados automaticamente no grupo “Relatórios de avaliação de Skills”. Cenários de uso: triagem de Skills do marketplace antes da instalação, controle de qualidade de Skills próprias e reavaliação de Skills já instaladas.
Oficina de Aprimoramento SKILLS
Sete etapas, um ciclo fechado. O SkillForge é um sistema de gerenciamento de ciclo de vida completo para Skills do Claude Code, adaptado especificamente da metodologia de sprint de engenharia gstack, de código aberto por Garry Tan, líder do YC. Das seis perguntas essenciais para validar a necessidade real, ao planejamento da arquitetura, forjamento do SKILL.md, revisão de qualidade, testes eval, empacotamento de lançamento e, finalmente, revisão e iteração — cada fase tem um papel de IA dedicado, com pontuação de confiança e mecanismo anti-spam. Também inclui duas etapas extras: diagnóstico de emergência e auditoria de segurança. Não diga 'boa ideia', apenas dê um julgamento com evidências. Faça com que cada skill resista ao refinamento das sete etapas.
Inspetor de Skill (PDCA-QMS)
Avalie Skills com Seis Sigma e ciclo PDCA
Descrição
Use um sistema de gestão da qualidade empresarial para inspecionar Skills, não uma lista superficial. Baseado em Seis Sigma (CTQ/FMEA/DPMO) × TQM × Ciclo PDSA de Deming, através das quatro fases Plan-Do-Check-Act, fornece: cartão de pontuação de qualidade com nível Sigma, tabela de prioridade de defeitos ordenada por RPN, análise de causa raiz que investiga a camada de design de instruções, e o texto completo do Skill corrigido com Poka-Yoke. O revisor e o aprovador são obrigatoriamente separados, e as pontuações só podem subir. v2.0 novidades: ① Contrato quantitativo — enumeração fechada da contagem de unidades estruturais (apenas nível de fase), bloqueio de pontuação reversa por gradiente de valor K, interpolação logarítmica da tabela Sigma, proteção contra divisão por zero com estado de preenchimento zero, tornando as pontuações replicáveis e sem distorção; ② Portão de dois eixos de nível de qualidade × caminho de tratamento, eliminando a contradição de rótulos 'não conforme mas sugerir publicação'; ③ Modo de diagnóstico — diga 'apenas relatório' ou 'não altere ainda' e execute P-D-C parando em Check, sem modificar seu texto; ④ Contrato de saída — pontos de aprovação recolhidos, evidências limitadas a 50 caracteres, limite de caracteres por fase, valores devem incluir o processo de cálculo. Quando usar: avaliar se um Skill é bom, diagnosticar por que sua saída é instável, otimizar sistematicamente um Skill existente, comparar horizontalmente vários Skills, verificação de qualidade pré-publicação de rascunhos de Skill, ou quando se deseja apenas um relatório de diagnóstico sem alterar o texto. Palavras-chave: detectar qualidade do Skill, auditoria de Skill, auditoria de qualidade, pontuar Skill, otimizar Skill com PDCA, check-up de Skill, avaliar este Skill, análise de defeitos do Skill, apenas diagnóstico sem correção, auditoria pré-publicação de Skill, comparação horizontal de Skill.
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Você já enfrentou esses problemas? ❌ O Skill que você criou parece funcional, mas quando o usuário usa, dá erro ❌ O Skill funciona normalmente com entrada padrão, mas quebra em casos extremos ❌ Quer fazer desdobramento de subtipos (como tese dividida em quantitativa/qualitativa), mas não sabe como projetar regras de bloqueio ❌ O Skill ou pergunta tudo a cada etapa (cansaço do usuário), ou é totalmente automático (ações de alto risco sem confirmação) Este Skill resolve: ✅ Falha primeiro: antes de escrever o fluxo de execução, modele "como este Skill pode falhar" ✅ Bloqueio estrito: quando faltam informações ou há riscos, realmente para e pede complemento, sem passar batido com marcações suaves ✅ Diálogo em 7 fases: identificação de tipo → matriz 7D → modelagem de falha → projeto de regras de bloqueio → autoverificação → criação ✅ Aprimoramento UX: abas estruturadas reduzem carga cognitiva + âncoras de progresso + redação positiva de bloqueios ✅ Densidade de interação ajustada ao risco: tarefas de alto risco têm pontos de confirmação, tarefas em lote não interrompem a cada passo A saída inclui: - Identificação de tipo AFP (acadêmico/palestra/comunicação de segurança/revisão de texto/revisão de Skill/personalizado) - Matriz de desdobramento de subtipos (opcional, para entradas heterogêneas) - Regras de bloqueio (ações BLOCK/TAG/GRADE de três níveis + cartão de decisão) - Caminho de degradação Manual_Fallback - Cenários de teste (escalonados por complexidade: padrão/extremo/bloqueio/interação/subtipo) - Lista de autoverificação (honestidade primeiro/consistência de tipo/nomenclatura neutra/evitar codificação rígida) Em uma frase: Não é um gerador de Skill "qualquer", mas um consultor de design rigoroso que ajuda você a projetar um Skill "executável, com regras de bloqueio, com caminho de degradação e com experiência de interação amigável". Ideal para você, se você é: 🛠️ Um criador que quer transformar tarefas altamente repetitivas em Skills reutilizáveis 🎯 Um usuário avançado que precisa projetar Skills complexos (com desdobramento de subtipos, cartões de decisão) ✅ Um usuário que exige alta qualidade do Skill e não aceita "funciona mas não é estável" 📚 Um usuário do YouMind que quer aprender a metodologia de design de Skills
Juiz de Skills · Skill Judge
Insira qualquer Skill de IA que queira avaliar — uma Skill instalada, uma página do marketplace, o texto de SKILL.md ou uma necessidade descrita por você. Seguindo o princípio de “testar na prática, não apenas ouvir a descrição”, a Skill personaliza um conjunto mínimo de casos de uso com 4 cenários positivos, 1 negativo e 1 ambíguo para validação. Quando for possível executar, faz o teste na hora; quando não for, marca todo o processo como 【avaliação estática】 e reduz o peso correspondente na análise. O resultado começa com uma ficha de pontuação ponderada em cinco dimensões: confiabilidade do acionamento (30%), eficácia da execução (25%), eficiência de custos (15%), robustez e limites (15%) e segurança e confiabilidade (15%). A pontuação geral segue estes critérios: ≥80, manter; 60–80, aprimorar de forma direcionada; <60, refazer. Também identifica as causas dos pontos fracos — descrição, etapas, autoverificação final ou extensão — e apresenta sugestões de melhoria por prioridade. Por padrão, entrega uma conclusão rápida em uma página. Diga “深评” para obter um relatório completo de diagnóstico, com comparação de estabilidade após executar a mesma tarefa 3 vezes seguidas e verificação online das fontes, da reputação e do autor. Os resultados são arquivados automaticamente no grupo “Relatórios de avaliação de Skills”. Cenários de uso: triagem de Skills do marketplace antes da instalação, controle de qualidade de Skills próprias e reavaliação de Skills já instaladas.
Oficina de Aprimoramento SKILLS
Sete etapas, um ciclo fechado. O SkillForge é um sistema de gerenciamento de ciclo de vida completo para Skills do Claude Code, adaptado especificamente da metodologia de sprint de engenharia gstack, de código aberto por Garry Tan, líder do YC. Das seis perguntas essenciais para validar a necessidade real, ao planejamento da arquitetura, forjamento do SKILL.md, revisão de qualidade, testes eval, empacotamento de lançamento e, finalmente, revisão e iteração — cada fase tem um papel de IA dedicado, com pontuação de confiança e mecanismo anti-spam. Também inclui duas etapas extras: diagnóstico de emergência e auditoria de segurança. Não diga 'boa ideia', apenas dê um julgamento com evidências. Faça com que cada skill resista ao refinamento das sete etapas.
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