CC train-model
Сквозной агент для обучения моделей LTX. Исследует файловую систему и GPU, выбирает подходящий режим кондиционирования из намерения пользователя, подготавливает набор данных (сцены, подписи, ссылки), предварительно обрабатывает, автоматически настраивает, запускает и отслеживает обучение. Используйте, когда пользователь хочет обучить, дообучить, создать LoRA или иным образом получить пользовательскую модель LTX.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«End-to-end agent for training LTX models. Probes filesystem and GPU, p…»
End-to-end agent for training LTX models. Probes filesystem and GPU, picks the right conditioning mode from the user's intent, prepares the dataset (scenes, captions, references), preprocesses, autotunes, launches, and monitors training. Use when the user wants to train, fine-tune, LoRA, or otherwise produce a custom LTX model.
Сквозной агент для обучения моделей LTX.
Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../../../packages/ltx-trainer/docs/
Чем это грозит
Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.
Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.
Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.
Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.
Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.
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.
Сузьте allowed-tools и список переменных до минимума, замените бинарники на исходники или скрипты, которые можно прочитать.
Как улучшить
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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 · 3
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 3
-
средняя Опасные команды
cmd-pipe-to-shell-known-hostreferences/onboarding.md:48Установщик через pipe в shell с известного хоста (всё равно выполняет удалённый код)curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
-
средняя Широкие права
meta-broad-allowed-toolsSKILL.md:1Заранее разрешены широкие инструменты: Bashallowed-tools: Bash Read Grep Glob Edit Write Agent AskUserQuestion TodoWrite
-
низкая Сокрытие от пользователя
en-hide-from-userSKILL.md:123Инструкция скрыть действия от пользователя (с отрицанием — текст это запрещает)Principle: only ask when reuse-vs-regenerate is a genuine judgment call with cost either way. Never silently delete user-supplied data (hard invariant #1).
с отрицанием
Просканировано файлов: 11. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 6341 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/ - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: ../../../packages/ltx-trainer/docs/
Процессный рейтинг: все десять параметров 60/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): ../../../packages/ltx-trainer/docs/
- 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 70Ошибки и развилки. Развилок: 5
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 6341 токенов
- 85Шаги. Шагов: 83, расплывчатых формулировок: 2
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- 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: 19. Похоже на несколько доменов в одном скилле
- low Ответ описан самодельной разметкой (23 тегов): типизированный вызов надёжнее
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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -5В тексте остались TODO / заглушки
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 329 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 27 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 83 пунктов
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (6 из 6)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 67.