SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CD trtllm-code-contribution

Лучшие практики для внесения вклада кода в TensorRT-LLM. Охватывает официальный процесс внесения вклада (отслеживание проблем, рабочий процесс форка, подписание DCO), рекомендации по кодированию, рабочий процесс реализации, распространенные ошибки, стратегию тестирования, гигиену коммитов и готовность к обзору. Включает правила из CONTRIBUTING.md и CODING_GUIDELINES.md, а также уроки, извлеченные из реальных ретроспектив PR. Используйте при реализации новых функций, оптимизаций или исправлений ошибок в кодовой базе TensorRT-LLM.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Best practices for contributing code to TensorRT-LLM. Covers the offic…»

Best practices for contributing code to TensorRT-LLM. Covers the official contribution process (issue tracking, fork workflow, DCO signing), coding guidelines, implementation workflow, common mistakes, testing strategy, commit hygiene, and review readiness. Incorporates rules from CONTRIBUTING.md and CODING_GUIDELINES.md plus lessons distilled from real PR retrospectives. Use when implementing new features, optimizations, or bug fixes in the TensorRT-LLM codebase.

Разбор skillemall

Скилл — инструкция по контрибьютингу в TensorRT-LLM от NVIDIA. Описывает процесс: issue tracking, fork workflow, DCO signing, coding guidelines, тестирование, commit hygiene и подготовку к review. Берёт правила из CONTRIBUTING.md и CODING_GUIDELINES.md плюс выводы из реальных PR.

Данные показывают grade C и quality score 69. Broken references указывают на проблемы с файлами — скилл может ссылаться на несуществующие части документации или устаревшие пути. Process score 36 намекает, что описанный workflow покрыт слабо. Критических находок нет, но это не значит, что инструкция полная.

Ставить, если вы пишете в TensorRT-LLM и готовы проверить ссылки самостоятельно. Если скилл ломается на реальных PR — переписывать с официальным CONTRIBUTING.md в руках.

NVIDIA/TensorRT-LLM Agent Skills автор: NVIDIA NOASSERTION 1 файл тело ≈ 5 518 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Лучшие практики для внесения вклада кода в TensorRT-LLM.

Как процесс D 36/100 · Процесс не доведён — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../../../tests/unittest/api_stability

ПроцедураРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
C
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
69
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
36/100
Процесс не доведён
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../../../tests/unittest/api_stability
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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 body-long тело SKILL.md ≈ 5518 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../../../tests/unittest/api_stability

Процессный рейтинг: все десять параметров 36/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../../../tests/unittest/api_stability
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): ../../../tests/unittest/api_stability
  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5518 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 74, расплывчатых формулировок: 2
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 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
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 468 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 37 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 74 пунктов
  • +4Есть примеры (13 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.