AB perf-optimization
Плейбук координации оптимизации производительности. Содержит таблицу маршрутизации специалистов, двухэтапный конвейер TileIR, выбор специалиста по генерации ядер, критерии приоритизации и рабочий процесс безопасной модификации. Используйте, когда пользователь просит применить оптимизации, написать ядра или улучшить производительность. Охватывает как оптимизацию, указанную пользователем, так и итеративную оптимизацию, управляемую автопилотом.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Performance optimization coordination playbook. Contains specialist ro…»
Performance optimization coordination playbook. Contains specialist routing table, TileIR two-step pipeline, kernel generation specialist selection, prioritization criteria, and safe modification workflow. Use when the user asks to apply optimizations, write kernels, or improve performance. Covers both user-specified optimization and autopilot-driven iterative optimization.
Скилл обещает координировать оптимизацию производительности: маршрутизация к нужным специалистам, двухэтапный pipeline TileIR, выбор генератора ядер и автоматическая итеративная оптимизация. В файлах — таблица маршрутизации, критерии приоритизации и workflow безопасных модификаций, без скриптов и примеров. Проверки показали оценку качества 88 из 100, процесс 83, нет критических находок. Работает на всех основных платформах, включая Claude и Cursor.
Для реальной работы нужно будет разбираться с логикой маршрутизации самостоятельно — скилл описывает структуру, но не даёт готовых команд. Подойдёт, если вы уже знакомы с TensorRT-LLM и ищете способ организовать процесс оптимизации. Ставить стоит, если это ваш инструмент.
Плейбук координации оптимизации производительности.
Как процесс B 76/100 · 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: 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 76/100
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 85Шаги. Шагов: 82, расплывчатых формулировок: 1
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3044 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
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 376 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 23 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 82 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.