SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC pva-debug

Диагностируйте и точно устраняйте одну воспроизведенную ошибку оператора NVIDIA PVA. Используйте из OpGen или вручную для ошибок компиляции, компоновки, жизненного цикла cuPVA, потока данных, DMA, числовых ошибок, ошибок эмулятора по сравнению с оборудованием, ошибок времени выполнения или производительности. Сохраняйте исходные доказательства и возвращайте исправленный исходный код вызывающей стороне для нового Build-Test.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Diagnose and narrowly repair one reproduced NVIDIA PVA operator failur…»

Diagnose and narrowly repair one reproduced NVIDIA PVA operator failure. Use from OpGen or manually for compile, link, cuPVA lifecycle, dataflow, DMA, numerical, EMU-versus-hardware, runtime, or performance failures. Preserve the original evidence and return the repaired source to the caller for a fresh Build-Test.

NVIDIA/skills Agent Skills автор: NVIDIA 12 файлов тело ≈ 1 389 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 25 ч назад

Диагностируйте и точно устраняйте одну воспроизведенную ошибку оператора NVIDIA PVA.

Как процесс C 64/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия

АнализаторРазработкатип 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
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
64/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
50
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: 7. 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 64/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 35
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1389 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • medium Тестов 4, 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
    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 316 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 35 пунктов

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.