SKILLEMALL.ai

BC perf-analysis

Рабочий процесс координации анализа производительности. Руководит делегированием профилирования, классификацией узких мест (вычислительные/память/запуск/коммуникация/синхронизация) и генерацией структурированного отчета. Используйте, когда пользователь просит проанализировать производительность, профилировать рабочую нагрузку, проверить MFU/SOL или диагностировать узкие места.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Performance analysis coordination workflow. Guides profiling delegatio…»

Performance analysis coordination workflow. Guides profiling delegation, bottleneck classification (compute/memory/launch/communication/sync), and structured report generation. Use when the user asks to analyze performance, profile a workload, check MFU/SOL, or diagnose bottlenecks.

Разбор skillemall

Скилл обещает координировать профилирование: распределять задачи, классифицировать узкие места (вычисления, память, запуск, коммуникация, синхронизация) и генерировать отчёты. Судя по оценкам, файл на месте, синтаксис чист, безопасность в порядке. Качество кода — 85 баллов, но процесс — 52, что намекает на недостаток тестов или примеров запуска.

На практике скилл работает как шаблон-навигатор: подсказывает, куда смотреть и как структурировать анализ. Реально полезен, если вы уже знаете, что профилировать; новичку потребуется гугль, чтобы понять, что такое MFU и SOL. Критических ошибок нет, прогонов на моделях не было — ставить можно, но как подсказку, а не как волшебную палочку.

NVIDIA/TensorRT-LLM Agent Skills автор: NVIDIA NOASSERTION 1 файл тело ≈ 1 549 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Рабочий процесс координации анализа производительности.

Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ПроцедураДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
85
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
52/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 52/100

    • 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: 1, без проверки текущего состояния
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (node), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 85Шаги. Шагов: 31, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1549 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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 283 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 12 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 31 пунктов
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.