AB perf-nsight-systems
CLI Nsight Systems (nsys) для системного профилирования временной шкалы. Используйте, когда пользователь хочет запустить nsys profile, проанализировать отчеты .nsys-rep, использовать команды nsys stats/analyze/recipe, диагностировать простой GPU по трассировкам временной шкалы или профилировать распределенное обучение с анализом наложения NCCL. НЕ для метрик уровня ядра, таких как SOL%, загрузка или roofline (используйте perf-nsight-compute-analysis для ncu). НЕ для написания или генерации ядер. НЕ для применения оптимизаций, таких как CUDA Graphs.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Nsight Systems (nsys) CLI for system-level timeline profiling. Use whe…»
Nsight Systems (nsys) CLI for system-level timeline profiling. Use when the user wants to run nsys profile, analyze .nsys-rep reports, use nsys stats/analyze/recipe commands, diagnose GPU idle time from timeline traces, or profile distributed training with NCCL overlap analysis. NOT for kernel-level metrics like SOL%, occupancy, or roofline (use perf-nsight-compute-analysis for ncu). NOT for writing or generating kernels. NOT for applying optimizations like CUDA Graphs.
Скилл оборачивает Nsight Systems CLI для профилирования на уровне системы. Обещает запускать nsys profile, разбирать .nsys-rep отчёты, анализировать простой GPU из timeline-трасс и ловить перекрытие NCCL в распределённом обучении. Явно отказывает в kernel-метриках (SOL%, occupancy) — для этого есть отдельный скилл.
В файлах восемь инструкций без ошибок линтера. Оценка качества 96, процесса 77 — значит, описание точное, но команды могут требовать уточнения. Критических находок нет. Скилл из официального TensorRT-LLM, работает на всех основных платформах. Ставить, если профилируете GPU-нагрузку на уровне системы, а не отдельных ядер.
CLI Nsight Systems (nsys) для системного профилирования временной шкалы.
Как процесс B 77/100 · Почти готов — слабые места: отчётность по ходу
Как улучшить
- 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: 8. 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 77/100
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python, node), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 21
- 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3513 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
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
- +2Инструкции на одном языке
- +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
- +3Длина description 474 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 21 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 21 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (19 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (7 из 7)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 96.