SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

DC pufferlib

Руководство с учетом версий для сред обучения с подкреплением PufferLib, векторизации, политик, обучения PuffeRL, оценки и безопасного обзора контрольных точек. Охватывает нативную сборку 5.0 и API среды, опубликованную адаптацию 3.0.0 Gymnasium/PettingZoo и закрепленный исторический профиль 4.0.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Version-aware guidance for PufferLib reinforcement-learning environmen…»

Version-aware guidance for PufferLib reinforcement-learning environments, vectorization, policies, PuffeRL training, evaluation, and safe checkpoint review. Covers the native 5.0 build and environment API, published 3.0.0 Gymnasium/PettingZoo adaptation, and a pinned historical 4.0 profile.

K-Dense-AI/claude-scientific-skills Agent Skills автор: K-Dense-AI MIT 16 файлов · 9 скриптов тело ≈ 3 690 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 12 ч назад

Руководство с учетом версий для сред обучения с подкреплением PufferLib, векторизации, политик, обучения PuffeRL, оценки и безопасного обзора контрольных точек.

Как процесс C 61/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

АнализаторGitHubИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
D
69/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
63
Качество 40%
77
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
61/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Обфускация средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

В файлах есть невидимые символы, закодированные команды или спрятанные комментарии для модели. То, что вы читаете, отличается от того, что видит агент.

Автору

Уберите невидимые символы (часто они попадают из копипаста) и закодированные строки: их не пропустит ни один каталог. Инструкции для модели должны быть видны и человеку.

Широкие права средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Скилл просит больше прав, чем нужно для задачи: широкий доступ к инструментам, секретные переменные окружения, бинарные файлы. Каждое лишнее право расширяет ущерб при ошибке или взломе.

Автору

Сузьте allowed-tools и список переменных до минимума, замените бинарники на исходники или скрипты, которые можно прочитать.

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
Для прогона на моделях — необязательно
  • 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 · 9

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 9
  • средняя Обфускация obf-base64-blob references/environments.md:281
    Длинный blob, похожий на base64
    - [PufferLib 4.0 Squared template](https://github.com/PufferAI/PufferLib/tree/2564…acf/ocean/squared)
  • средняя Обфускация obf-base64-blob references/native-5.md:145
    Длинный blob, похожий на base64
    - [Pinned environment header](https://github.com/PufferAI/PufferLib/blob/6ffa…4a2/src/pufferenv.h) and [Minimal](https://github.com/PufferAI/PufferLib/blob/6ffa…bbb
  • средняя Обфускация obf-base64-blob references/native-5.md:146
    Длинный blob, похожий на base64
    - [Pinned trainer](https://github.com/PufferAI/PufferLib/blob/6ffa…4a2/src/pufferl.cu), [CPU runner](https://github.com/PufferAI/PufferLib/blob/6ffa…367
  • средняя Обфускация obf-base64-blob references/policies.md:178
    Длинный blob, похожий на base64
    - [PufferLib 4.0 models](https://github.com/PufferAI/PufferLib/blob/2564…acf/pufferlib/models.py)
  • средняя Обфускация obf-base64-blob references/policies.md:180
    Длинный blob, похожий на base64
    - [PufferLib 4.0 Torch trainer](https://github.com/PufferAI/PufferLib/blob/2564…acf/pufferlib/torch_pufferl.py)
  • средняя Обфускация obf-base64-blob references/training.md:319
    Длинный blob, похожий на base64
    - [PufferLib 4.0 trainer](https://github.com/PufferAI/PufferLib/blob/2564…acf/pufferlib/pufferl.py)
  • средняя Широкие права meta-broad-allowed-tools SKILL.md:1
    Заранее разрешены широкие инструменты: Bash
    allowed-tools: Read Bash Grep Python
  • низкая Обфускация obf-base64-blob references/environments.md:283
    Длинный blob, похожий на base64 (определение детектора / чёрного списка; демонстрация атаки / пример)
    - [PufferLib 4.0 Target template](https://github.com/PufferAI/PufferLib/tree/2564…acf/ocean/target)
    детектордемонстрация
  • низкая Обфускация obf-base64-blob references/vectorization.md:211
    Длинный blob, похожий на base64 (определение детектора / чёрного списка)
    - [PufferLib 4.0 trainer source](https://github.com/PufferAI/PufferLib/blob/2564…acf/pufferlib/pufferl.py)
    детектор

Просканировано файлов: 16. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 61/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 12, без проверки текущего состояния
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
  • 100Шаги. Шагов: 37
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3690 токенов
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 12. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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)
  • -32 из 9 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 291 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 20 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 37 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (19 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (6 из 6)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.