AC ptq
Используйте, когда пользователь просит «квантовать модель», «запустить PTQ», «пост-тренировочное квантование», «квантование NVFP4», «квантование FP8», «квантование INT8», «INT4 AWQ», «квантовать LLM», «квантовать MoE», «квантовать VLM» или когда нужно получить квантованный чекпойнт HuggingFace из предварительно обученной модели с помощью ModelOpt. НЕ используйте для исследования или оптимизации рецептов с несколькими кандидатами (используйте quant-recipe-search).
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when the user asks to "quantize a model", "run PTQ", "post-trainin…»
Use when the user asks to "quantize a model", "run PTQ", "post-training quantization", "NVFP4 quantization", "FP8 quantization", "INT8 quantization", "INT4 AWQ", "quantize LLM", "quantize MoE", "quantize VLM", or needs to produce a quantized HuggingFace checkpoint from a pretrained model using ModelOpt. Do NOT use for multi-candidate recipe exploration or optimization (use quant-recipe-search).
Используйте, когда пользователь просит «квантовать модель», «запустить PTQ», «пост-тренировочное квантование», «квантование NVFP4», «квантование FP8»…
Как процесс C 50/100 · Есть пробелы — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: examples/hf_ptq/README.md, examples/hf_ptq/hf_ptq.py
Как улучшить
- 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 · 0
✓ Критических и высоких находок нет
Просканировано файлов: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: examples/hf_ptq/README.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: examples/hf_ptq/hf_ptq.py
Процессный рейтинг: все десять параметров 50/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 2 файла(ов): examples/hf_ptq/README.md, examples/hf_ptq/hf_ptq.py
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
- 85Шаги. Шагов: 27, расплывчатых формулировок: 2
- 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2657 токенов
- low Ответ описан самодельной разметкой (3 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
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 10 примера фраз-триггеров в кавычках
- +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
- +3Длина description 397 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 17 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 27 пунктов
- +4Есть примеры (8 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.