SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CC cdf-anomalygen

Используйте при запуске конвейера CDF AnomalyGen для набора данных дефектов — размещение маски, тонкая настройка, генерация синтетических изображений дефектов (SDG), оценка, улучшение качества и псевдо-маркировка — даже если пользователь называет только один этап.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when running the CDF AnomalyGen pipeline over a defect dataset — m…»

Use when running the CDF AnomalyGen pipeline over a defect dataset — mask placement, fine-tuning, synthetic defect-image generation (SDG), evaluation, quality refinement, and pseudo-labeling — even when the user names only one stage.

Разбор skillemall

Скилл запускает NVIDIA-ский pipeline для синтеза дефектов на изображениях: маскирование, файн-тюнинг, генерация, оценка, рефайнинг, псевдо-разметка. Обещает работать даже если пользователь назовёт только один этап.

В файлах 10 штук, но half broken — есть битые ссылки и пропущенные файлы. Lint-проверка нашла четыре ошибки в разделе eval, качество кода оценено в 69 баллов. Модели не прогонялись, песочница не запускалась. Критических проблем не выявлено, но средних и низких находок шесть.

Ставить можно, если вы уже знаете, что ищете в NVIDIA-коде и готовы к тому, что часть ссылок потребует правки. Для первого знакомства с pipeline рискованно.

NVIDIA/skills Agent Skills автор: NVIDIA 10 файлов тело ≈ 9 661 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Используйте при запуске конвейера CDF AnomalyGen для набора данных дефектов — размещение маски, тонкая настройка, генерация синтетических изображений дефектов…

Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/download_checkpoints.sh, scripts/agentic_mask_generation_serving/endpoints.example.yaml, scripts/agentic_mask_generation_serving/

ПроцедураИИ и агентыДанные и аналитикатип 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
84/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
94
Качество 40%
69
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
56/100
Есть пробелы
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/download_checkpoints.sh, scripts/agentic_mask_generation_serving/endpoints.example.yaml, scripts/agentic_mask_generation_serving/
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Повторный запуск вес 4
30
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
  • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

Находки guard · 6

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 6
  • низкая Опасные команды cmd-background-process references/agentic-mask-generation.md:128
    Запуск фонового / автозапускаемого процесса
    setsid scripts/agentic_mask_generation_serving/gemma-4-31b-it.sh > "results/gemma_server_${NAME}.log" 2>&1 &
  • низкая Опасные команды cmd-background-process references/agentic-mask-generation.md:160
    Запуск фонового / автозапускаемого процесса (определение детектора / чёрного списка)
    `setsid` because a job backgrounded from an agent's shell is signalled when that shell goes away.
    детектор
  • низкая Опасные команды cmd-background-process references/fine-tuning.md:83
    Запуск фонового / автозапускаемого процесса (определение детектора / чёрного списка)
    - **Why `setsid`:** a plain `… &` already survives the launching command returning — it reparents to
    детектор
  • низкая Опасные команды cmd-background-process references/fine-tuning.md:86
    Запуск фонового / автозапускаемого процесса (в кавычках — упоминание, а не команда)
    what has reaped long runs here before. `setsid` gives training its own session, so a session-scoped
    в кавычках
  • низкая Опасные команды cmd-background-process references/fine-tuning.md:87
    Запуск фонового / автозапускаемого процесса (в кавычках — упоминание, а не команда)
    kill misses it. `nohup` does not substitute (it only ignores `SIGHUP`), and `disown` is unnecessary
    в кавычках
  • низкая Опасные команды cmd-background-process references/fine-tuning.md:90
    Запуск фонового / автозапускаемого процесса (в кавычках — упоминание, а не команда)
    `$$` and then `exec`s. `$!` would name the `setsid` wrapper, which exits immediately — `stop` would
    в кавычках

Просканировано файлов: 9. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 9661 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/download_checkpoints.sh
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/agentic_mask_generation_serving/endpoints.example.yaml
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/agentic_mask_generation_serving/
  • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 97, 107, 110, 112, 115, 116): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

Процессный рейтинг: все десять параметров 56/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/download_checkpoints.sh, scripts/agentic_mask_generation_serving/endpoints.example.yaml, scripts/agentic_mask_generation_serving/
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 3 файла(ов): scripts/download_checkpoints.sh, scripts/agentic_mask_generation_serving/endpoints.example.yaml, scripts/agentic_mask_generation_serving/
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 9, без проверки текущего состояния
  • 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 9661 токенов: вытесняет саму задачу из окна
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 85Шаги. Шагов: 15, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 4, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 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 (6 тегов): типизированный вызов надёжнее
  • medium Тестов 5, и все положительные: нет ни одного случая «должен отказать» или «должен переспросить»
  • low Среди тестов нет случая на инъекцию через данные

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
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
  • +3Длина description 233 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 18 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
  • +4Есть примеры (22 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (6 из 6)
  • +1Лицензия указана

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