BD perf-host-optimization
Профилирует и оптимизирует накладные расходы хоста/ЦП TensorRT-LLM с помощью line_profiler (с планируемой поддержкой nsys). Выполняет итеративные циклы профилирования-анализа-оптимизации-валидации. Используйте, когда утилизация GPU низкая или при оптимизации пропускной способности PyExecutor.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Profiles and optimizes TensorRT-LLM host/CPU overhead using line_profi…»
Profiles and optimizes TensorRT-LLM host/CPU overhead using line_profiler (with nsys support planned). Runs iterative profile-analyze-optimize-validate rounds. Use when GPU utilization is low or optimizing PyExecutor throughput.
Скилл профилирует CPU-нагрузку при работе TensorRT-LLM через line_profiler и готовит место для nsys. Обещает итеративный цикл: профиль → анализ → оптимизация → проверка. Нацелен на случаи, когда GPU простаивает или нужна пропускная способность PyExecutor.
В папке 13 файлов, но половина ссылок ведёт в пустоту — инструкция неполная. На моделях не запускался, песочница не доступна. Оценка B: качество кода 83%, но процесс только на 40% — значит, скилл требует доделки перед боевым применением. Критических ошибок нет, зато есть разрывы в логике.
Ставить, если вы готовы к экспериментам и у вас реально низкая утилизация GPU. Иначе подождите обновления.
Профилирует и оптимизирует накладные расходы хоста/ЦП TensorRT-LLM с помощью lineprofiler (с планируемой поддержкой nsys).
Как процесс D 40/100 · Процесс не доведён — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../perf-host-analysis/references/trtllm-nvtx-ranges.md
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: 13. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: ../perf-host-analysis/references/trtllm-nvtx-ranges.md
Процессный рейтинг: все десять параметров 40/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): ../perf-host-analysis/references/trtllm-nvtx-ranges.md
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 85Шаги. Шагов: 61, расплывчатых формулировок: 1
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3497 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- low Ответ описан самодельной разметкой (4 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
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 228 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 20 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 61 пунктов
- +4Есть примеры (7 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (6 из 6)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.