BC perf-analyze
Запускает и управляет рабочим процессом perf-analyze этого репозитория, который ДИАГНОСТИРУЕТ развертывание TensorRT-LLM serving без внесения изменений — бенчмаркинг при одной параллельности или Парето-кривой (tok/s/user против tok/s/gpu), аналитическая проекция SOL по умолчанию (через внутренний навык perf-sol-analysis), глубокое погружение в каждое ядро nsys + ncu (через навык perf-nsight-compute-analysis) и отчет с указанием единственного доминирующего узкого места. Используйте, когда пользователь хочет проанализировать / профилировать / диагностировать производительность trtllm-serve (пропускная способность, TTFT, TPOT, ITL, сквозная задержка) или говорит "run perf-analyze". Чтобы фактически ПРИМЕНИТЬ оптимизации, используйте вместо этого рабочий процесс perf-optimize.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Launch and operate this repo's perf-analyze workflow, which DIAGNOSES…»
Launch and operate this repo's perf-analyze workflow, which DIAGNOSES a TensorRT-LLM serving deployment without applying changes — benchmark at one concurrency or a Pareto curve of them (tok/s/user vs tok/s/gpu), analytical SOL projection on by default (via the internal-perf-sol-analysis skill), nsys + ncu per-kernel deep dive (via the perf-nsight-compute-analysis skill), and a report naming the single dominant bottleneck. Use when the user wants to analyze / profile / diagnose trtllm-serve performance (throughput, TTFT, TPOT, ITL, e2e latency) or says "run perf-analyze". To actually APPLY optimizations, use the perf-optimize workflow instead.
Скилл запускает встроенный workflow для диагностики производительности TensorRT-LLM без изменений конфигурации. Обещает бенчмарк на одной или нескольких точках конкурентности, расчёт теоретического потолка (SOL), профилирование ядер через nsys и ncu, итоговый отчёт с одним узким местом.
В файлах — одна инструкция на 3325 токенов, без критических багов и проблем с ссылками. Качество кода 85 из 100, процессинг 61 из 100 — намёк на то, что логика сложная, но не ломается. Проверок на реальных моделях не было, песочница не запускалась. Скилл предназначен для анализа, а не оптимизации — если нужно что-то менять, это уже другой workflow.
Ставить стоит, если вы профилируете TRTLLM и хотите быстро найти узкое место без ручного копания в метриках.
Запускает и управляет рабочим процессом perf-analyze этого репозитория, который ДИАГНОСТИРУЕТ развертывание TensorRT-LLM serving без внесения изменений —…
Как процесс C 61/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск
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 61/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python, node), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Шаги. Шагов: 24
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 4, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3325 токенов
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- low Ответ описан самодельной разметкой (3 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 651 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 8 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 24 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.