write-validation-documentation
О программе
Этот навык создает полную документацию для валидации IQ/OQ/PQ компьютерных систем в регулируемых средах, таких как GxP. Он охватывает протоколы, тестовые сценарии, отчеты и управление отклонениями для валидации программного обеспечения или подготовки к аудитам. Используйте его при квалификации R или другого ПО, документировании вычислительных сред, а также для создания или обновления протоколов валидации в целях соответствия регуляторным требованиям.
Быстрая установка
Claude Code
Рекомендуетсяnpx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanacgit clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/write-validation-documentationСкопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка
Документация
Write Validation Documentation
Complete IQ/OQ/PQ validation docs for computerized systems.
Use When
- Validate R or other software → regulated use
- Prep for regulatory audit
- Doc qualification of computing envs
- Create|update validation protocols + reports
In
- Required: System|software to validate (name, ver, purpose)
- Required: Validation plan defining scope + strategy
- Required: User reqs spec
- Optional: Existing SOP templates
- Optional: Prev validation docs (re-qualification)
Do
Step 1: IQ Protocol
# Installation Qualification Protocol
**System**: R Statistical Computing Environment
**Version**: 4.5.0
**Document ID**: IQ-PROJ-001
**Prepared by**: [Name] | **Date**: [Date]
**Reviewed by**: [Name] | **Date**: [Date]
**Approved by**: [Name] | **Date**: [Date]
## 1. Objective
Verify that R and required packages are correctly installed per specifications.
## 2. Prerequisites
- [ ] Server/workstation meets hardware requirements
- [ ] Operating system qualified
- [ ] Network access available (for package downloads)
## 3. Test Cases
### IQ-001: R Installation
| Field | Value |
|-------|-------|
| Requirement | R version 4.5.0 correctly installed |
| Procedure | Open R console, execute `R.version.string` |
| Expected Result | "R version 4.5.0 (2025-04-11)" |
| Actual Result | ______________________ |
| Pass/Fail | [ ] |
| Executed by | ____________ Date: ________ |
### IQ-002: Package Inventory
| Package | Required Version | Installed Version | Pass/Fail |
|---------|-----------------|-------------------|-----------|
| dplyr | 1.1.4 | | [ ] |
| ggplot2 | 3.5.0 | | [ ] |
| survival | 3.7-0 | | [ ] |
## 4. Deviations
[Document any deviations from expected results and their resolution]
## 5. Conclusion
[ ] All IQ tests PASSED - system installation verified
[ ] IQ tests FAILED - see deviation section
Got: validation/iq/iq_protocol.md complete w/ unique doc ID, objective, prereqs, test cases for R install + every required pkg, deviation section, approval fields.
If err: Org requires different format → adapt template to match SOP. Key fields (req, procedure, expected, actual, pass/fail) preserved regardless.
Step 2: OQ Protocol
# Operational Qualification Protocol
**Document ID**: OQ-PROJ-001
## 1. Objective
Verify that the system operates correctly under normal conditions.
## 2. Test Cases
### OQ-001: Data Import Functionality
| Field | Value |
|-------|-------|
| Requirement | System correctly imports CSV files |
| Test Data | validation/test_data/import_test.csv (MD5: abc123) |
| Procedure | Execute `read.csv("import_test.csv")` |
| Expected | Data frame with 100 rows, 5 columns |
| Actual Result | ______________________ |
| Evidence | Screenshot/log file reference |
### OQ-002: Statistical Calculations
| Field | Value |
|-------|-------|
| Requirement | t-test produces correct results |
| Test Data | Known dataset: x = c(2.1, 2.5, 2.3), y = c(3.1, 3.5, 3.3) |
| Procedure | Execute `t.test(x, y)` |
| Expected | t = -5.000, df = 4, p = 0.00753 |
| Actual Result | ______________________ |
| Tolerance | ±0.001 |
### OQ-003: Error Handling
| Field | Value |
|-------|-------|
| Requirement | System handles invalid input gracefully |
| Procedure | Execute `analysis_function(invalid_input)` |
| Expected | Informative error message, no crash |
| Actual Result | ______________________ |
Got: validation/oq/oq_protocol.md w/ test cases for data import, stat calcs, err handling, each w/ specific test data, expected (w/ tolerances), evidence reqs.
If err: Test data not yet avail → create synthetic w/ known properties. Doc data gen method for indep verify.
Step 3: PQ Protocol
# Performance Qualification Protocol
**Document ID**: PQ-PROJ-001
## 1. Objective
Verify the system performs as intended with real-world data and workflows.
## 2. Test Cases
### PQ-001: End-to-End Primary Analysis
| Field | Value |
|-------|-------|
| Requirement | Primary endpoint analysis matches reference |
| Test Data | Blinded test dataset (hash: sha256:abc...) |
| Reference | Independent SAS calculation (report ref: SAS-001) |
| Procedure | Execute full analysis pipeline |
| Expected | Estimate within ±0.001 of reference |
| Actual Result | ______________________ |
### PQ-002: Report Generation
| Field | Value |
|-------|-------|
| Requirement | Generated report contains all required sections |
| Procedure | Execute report generation script |
| Checklist | |
| | [ ] Title page with study information |
| | [ ] Table of contents |
| | [ ] Demographic summary table |
| | [ ] Primary analysis results |
| | [ ] Appendix with session info |
Got: validation/pq/pq_protocol.md w/ end-to-end test cases using real-world data, results compared vs indep ref calc (SAS out). Tolerances explicit.
If err: Indep ref not avail → doc gap + use dual-programming (2 indep R impls) as alt. Flag PQ provisional until indep verify done.
Step 4: Qualification Reports
After exec protocols, doc results:
# Installation Qualification Report
**Document ID**: IQ-RPT-001
**Protocol Reference**: IQ-PROJ-001
## 1. Summary
All IQ test cases were executed on [date] by [name].
## 2. Results Summary
| Test ID | Description | Result |
|---------|-------------|--------|
| IQ-001 | R Installation | PASS |
| IQ-002 | Package Inventory | PASS |
## 3. Deviations
None observed.
## 4. Conclusion
The installation of R 4.5.0 and associated packages has been verified
and meets all specified requirements.
## 5. Approvals
| Role | Name | Signature | Date |
|------|------|-----------|------|
| Executor | | | |
| Reviewer | | | |
| Approver | | | |
Got: Qualification reports (IQ, OQ, PQ) complete w/ all test results, deviations doc'd (or "None observed"), conclusions, approval sigs ready.
If err: Test fails during exec → doc each as deviation w/ root cause + resolution. Don't leave deviation sections blank when failures observed.
Step 5: Auto Where Possible
Auto test scripts → generate evidence:
# validation/scripts/run_iq.R
sink("validation/iq/iq_evidence.txt")
cat("IQ Execution Date:", format(Sys.time()), "\n\n")
cat("IQ-001: R Version\n")
cat("Result:", R.version.string, "\n")
cat("Status:", ifelse(R.version$major == "4" && R.version$minor == "5.0",
"PASS", "FAIL"), "\n\n")
cat("IQ-002: Package Versions\n")
required <- renv::dependencies()
installed <- installed.packages()
# ... comparison logic
sink()
Got: Auto scripts in validation/scripts/ generate evidence files (iq_evidence.txt) w/ timestamped results per test, reducing manual entry + ensuring reproducibility.
If err: Auto scripts fail due to env diffs → run manual + capture w/ sink(). Doc diffs between auto + manual exec in qualification report.
Check
- All protocols unique doc IDs
- Protocols ref validation plan
- Test cases clear pass/fail criteria
- Reports include all executed test results
- Deviations doc'd w/ resolutions
- Approval signatures obtained
- Docs follow org SOP templates
Traps
- Vague acceptance: "System works correctly" not testable. Specify exact expected vals.
- Missing evidence: Every test result needs supporting evidence (screenshots, logs, out files)
- Incomplete deviation handling: All failures must be documented, investigated, resolved
- No version control for docs: Validation docs need change control just like code
- Skip re-qualification: System updates (R ver, pkg updates) → re-qualification assessment
→
setup-gxp-r-project— project structure for validated envsimplement-audit-trail— electronic records trackingvalidate-statistical-output— out validation methodology
GitHub репозиторий
Frequently asked questions
What is the write-validation-documentation skill?
write-validation-documentation is a Claude Skill by pjt222. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform write-validation-documentation-related tasks without extra prompting.
How do I install write-validation-documentation?
Use the install commands on this page: add write-validation-documentation to Claude Code as a plugin, or clone its repository into your skills directory, then restart Claude so it picks up the skill.
What category does write-validation-documentation belong to?
write-validation-documentation is in the Meta category, tagged word, testing and automation.
Is write-validation-documentation free to use?
Yes. write-validation-documentation is listed on AIMCP and free to install. It runs inside Claude, so no separate service account is required to use the skill itself.
Похожие навыки
Этот навык предоставляет проверенную в продакшене настройку для Content Collections — TypeScript-ориентированного инструмента, который преобразует файлы Markdown/MDX в типобезопасные коллекции данных с валидацией Zod. Используйте его при создании блогов, сайтов документации или контентных приложений на Vite + React для обеспечения типобезопасности и автоматической проверки содержимого. Он охватывает всё: от настройки плагина Vite и компиляции MDX до оптимизации развертывания и валидации схем.
Этот навык позволяет разработчикам создавать приложения на платформе прогнозных рынков Polymarket, включая интеграцию с API для торговли и получения рыночных данных. Он также обеспечивает потоковую передачу данных в реальном времени через WebSocket для отслеживания текущих сделок и рыночной активности. Используйте его для реализации торговых стратегий или создания инструментов, обрабатывающих обновления рынка в реальном времени.
Этот навык помогает разработчикам создавать плагины OpenCode, которые подключаются к более чем 25 типам событий, таким как команды, файлы и операции LSP. Он предоставляет структуру плагина, спецификации API событий и шаблоны реализации для модулей на JavaScript/TypeScript. Используйте его, когда вам нужно перехватывать, отслеживать или расширять жизненный цикл ассистента OpenCode AI с помощью пользовательской событийно-ориентированной логики.
SGLang — это высокопроизводительный фреймворк для обслуживания больших языковых моделей (LLM), специализирующийся на быстрой структурированной генерации JSON, regex и рабочих процессов агентов с использованием кэширования префиксов RadixAttention. Он обеспечивает значительно более высокую скорость вывода, особенно для задач с повторяющимися префиксами, что делает его идеальным для сложных структурированных результатов и многократных диалогов. Выбирайте SGLang вместо альтернатив, таких как vLLM, когда вам требуется ограниченное декодирование или вы создаете приложения с интенсивным совместным использованием префиксов.
