SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC trtllm-flashinfer-upgrade

Обновляет версию flashinfer-python в TensorRT-LLM. Получает последние выпуски с GitHub (стабильные и ночные), сравнивает с текущей закрепленной версией, позволяет пользователю выбрать целевую версию и обновляет все ссылки на версии в репозитории. Используйте, когда пользователь хочет обновить flashinfer.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Upgrade flashinfer-python version in TensorRT-LLM. Fetches the latest…»

Upgrade flashinfer-python version in TensorRT-LLM. Fetches the latest releases from GitHub (stable and nightly), compares with the current pinned version, lets the user pick a target version, and updates all version references across the repo. Use when the user wants to bump or upgrade flashinfer.

Разбор skillemall

Скилл обновляет flashinfer-python в TensorRT-LLM: подтягивает релизы с GitHub, сравнивает с текущей версией, даёт выбрать целевую и меняет ссылки по всему репо. Файл один, но с broken references — значит, часть путей указывает в пустоту. Оценки: качество 74, процесс 59. Критических находок нет, безопасность на 100. Скилл работает, но половину операций придётся отлавливать вручную из-за неполных ссылок на файлы. Ставить можно, если готовы чинить пути по ходу дела.

NVIDIA/TensorRT-LLM Agent Skills автор: NVIDIA NOASSERTION 1 файл тело ≈ 2 926 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Обновляет версию flashinfer-python в TensorRT-LLM.

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: [^/]+

ПроцедураGitHubРазработкаТексты и документытип 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
B
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
74
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
Есть пробелы
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: [^/]+
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. 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 missing-ref ссылка на отсутствующий файл: [^/]+
  • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 210): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

Процессный рейтинг: все десять параметров 59/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: [^/]+
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): [^/]+
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Шаги. Шагов: 24
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 8, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2926 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
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -5В тексте остались TODO / заглушки
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 298 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 22 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 24 пунктов
  • +4Есть примеры (16 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.