SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC doca-dpa

Используйте этот навык, когда пользователь выполняет практическую работу с DOCA DPA на стороне хоста на BlueField — создание основного контекста `doca_dpa`, загрузка образа приложения DPA, скомпилированного DPACC (`doca_dpa_app`), создание потоков DPA, запуск ядер через `doca_dpa_kernel_launch_update_*`, очистка `doca_dpa_completion`, выполнение обнаружения `doca_dpa_cap_*`, выбор между коммуникационным компонентом DPA (обмен сообщениями между DPA) и компонентом verbs DPA (RDMA в ядре) или отладка `DOCA_ERROR_*` из `doca_dpa_*`. Активируйте даже без упоминания "DOCA DPA" или "Data-Path Accelerator": "запустить вычисления на DPA с моего хоста", "ядро DPA зависает, нет завершения", "DOCA_ERROR_DRIVER при запуске", "несоответствие версий DOCA/DPACC" или "предоставляет ли этот BlueField DPA". Перенаправляйте в другие места запросы на само программирование ядра на стороне DPA, внутренние детали компилятора DPACC, обмен сообщениями между хостом и DPU (doca-comch), RDMA на стороне хоста (doca-rdma) и сетевые операции, инициированные GPU (doca-gpunetio).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use this skill when the user is doing hands-on DOCA DPA host-side work…»

Use this skill when the user is doing hands-on DOCA DPA host-side work on a BlueField — creating the `doca_dpa` Core context, loading a DPACC-compiled DPA app image (`doca_dpa_app`), creating DPA threads, launching kernels via `doca_dpa_kernel_launch_update_*`, draining `doca_dpa_completion`, running `doca_dpa_cap_*` discovery, choosing between the DPA comm component (inter-DPA messaging) and the DPA verbs component (in-kernel RDMA), or debugging `DOCA_ERROR_*` from `doca_dpa_*`. Trigger even without "DOCA DPA" or "Data-Path Accelerator": "run compute on the DPA from my host", "DPA kernel hangs, no completion", "DOCA_ERROR_DRIVER on launch", "DOCA/DPACC version skew", or "does this BlueField expose a DPA". Route elsewhere for DPA-side kernel programming itself, DPACC compiler internals, host↔DPU messaging (doca-comch), host-side RDMA (doca-rdma), and GPU-initiated networking (doca-gpunetio).

NVIDIA/skills Agent Skills автор: NVIDIA Apache-2.0 7 файлов тело ≈ 3 553 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Используйте этот навык, когда пользователь выполняет практическую работу с DOCA DPA на стороне хоста на BlueField — создание основного контекста docadpa…

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ГенераторРазработкатип 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
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    Для прогона на моделях — необязательно
    • 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: 6. 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 59/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 27
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3553 токенов
    • 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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Длина description 904: рекомендуется 120–800 символов
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 7 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 27 пунктов
    • +4Есть примеры (0 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.