SKILLEMALL.ai

BA exec-local-slurm

Отправляйте и отслеживайте задания Slurm в локальном кластере. Поддерживает два режима: (1) Постоянное выделение (по умолчанию) — выделяет узлы один раз через nohup salloc, импортирует контейнер один раз, устанавливает один раз и повторно использует между запусками, устанавливая переменные среды SLURM и запуская скрипт sbatch через bash. (2) Однократный sbatch — отправляет полностью сгенерированный скрипт Slurm через sbatch, опрашивает статус задания, читает журналы по завершении и сообщает результаты. Независимо от рабочего процесса — одинаково обрабатывает pytest, eval, benchmark и пользовательские скрипты.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Submit and monitor a Slurm job on a local cluster. Supports two modes:…»

Submit and monitor a Slurm job on a local cluster. Supports two modes: (1) Persistent allocation (default) — allocates nodes once via nohup salloc, imports the container once, installs once, and reuses across runs by setting SLURM env vars and running the sbatch script via bash. (2) One-shot sbatch — submits a fully-generated Slurm script via sbatch, polls job status, reads logs on completion, and reports results. Workflow-agnostic — handles pytest, eval, benchmark, and custom scripts identically.

Разбор skillemall

Скилл запускает задачи на локальном Slurm-кластере в двух режимах: либо держит выделенные ноды в фоне и переиспользует их, либо отправляет скрипт через sbatch с опросом статуса. Работает с pytest, бенчмарками и произвольными скриптами без привязки к типу задачи.

Проверки показали оценку B: качество 76%, процесс 89%, критических ошибок нет. Файл один, линтер не ругается, ссылки целы. Скилл не тестировался на реальных моделях и в песочнице — данных о поведении нет. Поддержка широкая: работает с Claude, Cursor, Gemini, Qwen и девятью другими платформами.

Ставить можно, если у вас есть локальный Slurm и нужна автоматизация запусков. Без реальных прогонов непонятно, как скилл справляется с зависаниями и таймаутами — проверьте на тестовой задаче перед боевым использованием.

NVIDIA/TensorRT-LLM Agent Skills автор: NVIDIA NOASSERTION 1 файл тело ≈ 4 546 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Отправляйте и отслеживайте задания Slurm в локальном кластере.

Как процесс A 89/100 · Дойдёт до конца — трудных мест не видно

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
76
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
A
89/100
Дойдёт до конца
Инструменты и файлы вес 18
60
Стоимость исполнения вес 6
70
Шаги вес 15
85
три самых слабых из десяти параметров · все десять

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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 1. 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 89/100

  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, node), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4546 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 57, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Результат и критерий готовности. Формат результата и критерий готовности описаны
  • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
  • 100Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
  • 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
  • high Скилл велит модели самой совершать необратимое действие, без подтверждения человеком
  • low Ответ описан самодельной разметкой (32 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)
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 502 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 21 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 57 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (26 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.