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Agent Skill · 待分类

algo-mfg-fmea(Algo 制造厂 FMEA)

algo-mfg-fmea 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

algo-mfg-fmea 是待分类类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为只读;许可证信息还不明确,第三方扫描已通过,按安装量在待分类类的 11,209 个 Skill 里排第 7,383。

总安装 367周安装 15GitHub Stars 125下载 119核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
unknown

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:algo-mfg-fmea(Algo 制造厂 FMEA)
来源仓库:https://github.com/asgard-ai-platform/skills
仓库路径:skills/algo-mfg-fmea
安装命令:
npx skills add https://github.com/asgard-ai-platform/skills --skill algo-mfg-fmea
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/asgard-ai-platform/skills --skill algo-mfg-fmea

这个 Skill 是做什么的

这个 Skill 的分类还没最终确定,用法以来源仓库的说明为准。

algo-mfg-fmea 实施失效模式与影响分析,系统性识别潜在故障及其后果与控制措施。采用 Severity、Occurrence、Detection 评分体系,传统 RPN 或新版 Action Priority 进行风险排序。广泛用于新产品开发、医疗器械与汽车等行业合规性管理,预防重大质量问题。

安装方式:GitHub 仓库;需跨职能团队协作完成功能网络图与探测机制定义。注意:AIAG-VDA 标准已逐步替代 RPN,建议优先采用 AP 矩阵进行优先级判断。

来源仓库内路径:skills/algo-mfg-fmea

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/asgard-ai-platform/skills --skill algo-mfg-fme…;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它标注为只读,先用只读任务试一次,确认行为符合预期再扩大使用范围。

常见问题

6 条

algo-mfg-fmea 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/asgard-ai-platform/skills --skill algo-mfg-fmea。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

algo-mfg-fmea 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

algo-mfg-fmea 需要什么权限?

权限级别是只读。该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

algo-mfg-fmea 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

algo-mfg-fmea 用的人多吗?

公开数据是累计安装 367 次,近一周安装 15 次,下载 119 次,GitHub 125 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

algo-mfg-fmea 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。
  • 标注为只读权限,试用阶段不容易误改本地文件。

先想清楚的地方

  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理待分类类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 只想先试试效果、不希望它改动本地文件的人。

不太适合

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

待分类类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
infsh-cli

infsh CLI · Codex、Claude

4,374,576382权限未标注未明确未收录
ai-video-generation

AI 视频生成 · Codex、Claude

4,313,376382调用外部服务未明确有提醒
lark-openapi-explorer

云雀 OpenAPI 浏览器 · Codex、Claude

2,064,1209,011需要联网未明确有提醒
lark-workflow-standup-report

Lark 工作流程站立报告 · Codex、Claude

2,041,6328,978需要联网未明确通过
use-my-browser

使用我的浏览器 · Codex、Claude

1,848,49140操作浏览器未明确未通过
algo-mfg-fmea

Algo 制造厂 FMEA · 本页

367125只读未明确通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

FMEA (Failure Mode and Effects Analysis)

Overview

FMEA systematically identifies potential failure modes, their effects, causes, and current controls. Each failure is scored on Severity (S), Occurrence (O), and Detection (D) on 1-10 scales. RPN = S × O × D prioritizes which risks to address first. AIAG-VDA FMEA (2019) replaces RPN with Action Priority (AP) matrix.

When to Use

Trigger conditions:

  • Designing new products/processes and identifying risks proactively
  • Systematically evaluating existing failure modes for prioritization
  • Meeting automotive (IATF 16949) or medical device (ISO 13485) quality requirements

When NOT to use:

  • For root cause analysis of a known problem (use fishbone/5-why)
  • For statistical analysis of defect data (use SPC or Pareto)

Algorithm

IRON LAW: Severity Can NEVER Be Reduced by Design Changes
Severity is determined by the EFFECT on the customer. A brake failure
is always severity 10, regardless of how unlikely or detectable it is.
FMEA reduces risk by: lowering Occurrence (better design/process) or
improving Detection (better testing/inspection). NEVER inflate
Detection scores to lower RPN artificially.

Phase 1: Input Validation

Define scope: Design FMEA (DFMEA) or Process FMEA (PFMEA). Assemble cross-functional team. Prepare: process flow diagram or system block diagram. Gate: Scope defined, team assembled, reference diagrams available.

Phase 2: Core Algorithm

  1. List all potential failure modes for each function/process step
  2. For each failure mode, identify: effect on customer, root cause(s), current prevention controls, current detection controls
  3. Score: Severity (1-10), Occurrence (1-10), Detection (1-10)
  4. Classic RPN: RPN = S × O × D. Prioritize high RPNs.
  5. AIAG-VDA AP: Use the S-O-D combination matrix to assign Action Priority: High, Medium, Low.
  6. Define recommended actions for High-priority items with responsibility and target dates

Phase 3: Verification

Review: are all functions/steps covered? Do severity scores match actual customer impact? Are detection scores realistic (not overly optimistic)? Gate: Complete coverage, realistic scoring, actions assigned for high-priority items.

Phase 4: Output

Return FMEA register with prioritized actions.

Output Format

{
  "fmea_items": [{"failure_mode": "seal leak", "effect": "water damage", "cause": "material degradation", "severity": 8, "occurrence": 4, "detection": 6, "rpn": 192, "ap": "high", "action": "add pressure test at final inspection"}],
  "summary": {"total_modes": 45, "high_priority": 8, "medium": 15, "low": 22},
  "metadata": {"type": "PFMEA", "scope": "assembly line 3"}
}

Examples

Sample I/O

Input: Coffee machine brewing module, function: "heat water to 93°C" Expected: Failure modes: overheating (S=7, O=3, D=4, RPN=84), under-heating (S=5, O=4, D=3, RPN=60), no heating (S=8, O=2, D=2, RPN=32).

Edge Cases

InputExpectedWhy
S=10, any O and DAlways high prioritySafety-critical failures require action regardless of RPN
RPN=100 (S=10,O=1,D=10) vs (S=1,O=10,D=10)Same RPN, very different riskThis is why AIAG-VDA AP replaces pure RPN
No current controlsD=10 (no detection)Honest assessment drives improvement

Gotchas

  • RPN is misleading: RPN=100 from S=10,O=1,D=10 (catastrophic but rare, undetectable) is very different from S=1,O=10,D=10 (trivial but frequent). AIAG-VDA AP matrix addresses this flaw.
  • Scoring consistency: Without calibration, different team members score differently. Use scoring rubrics with examples and calibrate as a team.
  • Detection ≠ prevention: A low Detection score (good detection) doesn't prevent the failure — it only catches it. Prioritize Occurrence reduction over Detection improvement.
  • Living document: FMEA must be updated when design/process changes, new failure data appears, or corrective actions are implemented. A static FMEA provides diminishing value.
  • Scope creep: An FMEA that tries to cover everything becomes unmanageable. Focus on the critical functions or highest-risk areas first.

References

  • For AIAG-VDA AP matrix and scoring tables, see references/aiag-vda-ap.md
  • For S/O/D scoring rubrics, see references/scoring-rubrics.md

平台分布

Claude

34.94%
按下载量换算42

Codex

34.57%
按下载量换算41

Cursor

17.97%
按下载量换算21

Gemini CLI

10.34%
按下载量换算12

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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