BC profile-imaging
Профилирование набора данных медицинской визуализации перед принятием любого модельного решения — сетка получения, разброс воксельного пространства и ориентации, домен интенсивности, какие значения меток действительно присутствуют, какую часть объема занимает цель, и каков размер цели в миллилитрах — затем проверка этого профиля на соответствие заявленному плану исследователя. Выявляет, когда это еще дешево, факты о наборе данных, которые иначе всплывают после запуска обучения: «тестовый набор», который не содержит истинных значений, метки, сетка которых не соответствует изображению, случайный индекс метки, цель, занимающая доли процента, в то время как точность планируется как метрика, и неоднородность получения, для которой никто не декларировал решение о передискретизации. Выдает JSON профиля набора данных и детерминированный гейт, который его читает (только стандартная библиотека, поэтому аудит сопровождается JSON). Он описывает данные и проверяет план на их соответствие; он не выполняет предварительную обработку, разделение или обучение.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Profile a medical-imaging dataset before any modelling decision is mad…»
Profile a medical-imaging dataset before any modelling decision is made — the acquisition grid, voxel spacing and orientation spread, the intensity domain, which label values are actually present, how much of the volume the target occupies, and how large the target is in millilitres — then gate that profile against the researcher's declared plan. Catches, at the point where it is still cheap, the dataset facts that otherwise surface after a training run: a "test set" that carries no ground truth, labels whose grid does not match their image, a stray label index, a target occupying a fraction of a percent while accuracy is planned as a metric, and acquisition heterogeneity nobody declared a resampling decision for. Emits a dataset-profile JSON and a deterministic gate that reads it (stdlib-only, so an audit travels with the JSON). It describes the data and audits the plan against it; it does not preprocess, split, or train.
Профилирование набора данных медицинской визуализации перед принятием любого модельного решения — сетка получения, разброс воксельного пространства и…
Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
- spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.
Находки guard · 0
✓ Критических и высоких находок нет
Просканировано файлов: 10. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "triggers" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "tools"
Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
- 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
- 100Шаги. Шагов: 28
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2204 токенов
Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.
Сигналы качества
- +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Длина description 936: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Структура: 12 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 28 пунктов
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
- +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.