SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC tao-finetune-kumo-forecast

Kumo-Forecast — трансформерное многомерное прогнозирование временных рядов с DARR (контекстно-усиленное извлечение kNN), интерпретируемостью и донастройкой. Используйте, когда пользователь просит "прогнозировать с Kumo-Forecast", "запустить вывод прогнозирования", "использовать perform_forecasting", "режим DARR", "контекстно-усиленное прогнозирование", "атрибуция горизонта задержки", "интерпретируемость", "донастроить прогнозирование", "донастроить прогнозирование с automl", "оптимизация гиперпараметров с прогнозированием", или упоминает "kumo-forecast", "moment_head_512_6hr" или "run8_best_model_cr".

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Kumo-Forecast — transformer-based multivariate time series forecasting…»

Kumo-Forecast — transformer-based multivariate time series forecasting with DARR (context-enhanced kNN retrieval), interpretability, and fine-tuning. Use when the user asks to "forecast with Kumo-Forecast", "run forecasting inference", "use perform_forecasting", "DARR mode", "context-enhanced forecasting", "lag horizon attribution", "interpretability", "fine-tune forecasting", "fine-tune forecasting with automl", "hyper-parameter optimization with forecasting", or mentions "kumo-forecast", "moment_head_512_6hr", or "run8_best_model_cr".

NVIDIA/skills Agent Skills автор: NVIDIA Apache-2.0 11 файлов тело ≈ 3 200 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 6 дн назад

Kumo-Forecast — трансформерное многомерное прогнозирование временных рядов с DARR (контекстно-усиленное извлечение kNN), интерпретируемостью и донастройкой.

Как процесс C 50/100 · Есть пробелы — слабые места: шаги, входы и предусловия, ошибки и развилки

ГенераторGitHubДанные 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
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
94
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
50/100
Есть пробелы
Шаги вес 15
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Широкие права средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Скилл просит больше прав, чем нужно для задачи: широкий доступ к инструментам, секретные переменные окружения, бинарные файлы. Каждое лишнее право расширяет ущерб при ошибке или взломе.

Автору

Сузьте allowed-tools и список переменных до минимума, замените бинарники на исходники или скрипты, которые можно прочитать.

Как улучшить

    Для прогона на моделях — необязательно
    • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

    Находки guard · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • средняя Широкие права meta-broad-allowed-tools SKILL.md:1
      Заранее разрешены широкие инструменты: Bash
      allowed-tools: Read Bash

    Просканировано файлов: 10. 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 50/100

    • 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3200 токенов
    • low Разделов верхнего уровня: 12. Похоже на несколько доменов в одном скилле
    • medium Тестов 1, и все положительные: нет ни одного случая «должен отказать» или «должен переспросить»

    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)
    • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 13 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 542 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 16 заголовков
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (10 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 94.