SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CD add-library-rail

Пошаговое руководство по добавлению нового рельса в nemoguardrails/library/: манифест, действия, возвращающие RailOutcome, схема конфигурации, потоки, правила HTTP для сторонних бэкендов, требования к пакетам Python, юнит-тесты и записанные тесты, документация и примеры. Используйте при реализации, создании структуры или проверке новой встроенной или сторонней интеграции рельсов. Ключевые слова для запуска — add rail, new rail, library rail, vendor integration, guardrail integration, RailManifest, RailOutcome, RailRequirements, optional_dependencies, rail.py, guardrail catalog, third-party rail.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Step-by-step contribution guide for adding a new rail to nemoguardrail…»

Step-by-step contribution guide for adding a new rail to nemoguardrails/library/: manifest, actions returning RailOutcome, config schema, flows, HTTP rules for vendor backends, Python package requirements, unit and recorded tests, docs and examples. Use when implementing, scaffolding, or reviewing a new built-in or vendor guardrail integration. Trigger keywords - add rail, new rail, library rail, vendor integration, guardrail integration, RailManifest, RailOutcome, RailRequirements, optional_dependencies, rail.py, guardrail catalog, third-party rail.

NVIDIA-NeMo/Guardrails Agent Skills автор: NVIDIA-NeMo 1 файл тело ≈ 9 776 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 7 ч назад

Пошаговое руководство по добавлению нового рельса в nemoguardrails/library/: манифест, действия, возвращающие RailOutcome, схема конфигурации, потоки, правила…

Как процесс D 44/100 · Процесс не доведён — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/generate_rails_config_schema_snapshot.py, examples/configs/<rail>/

ПроцедураРазработкатип 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
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
66
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
44/100
Процесс не доведён
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/generate_rails_config_schema_snapshot.py, examples/configs/<rail>/
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
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
  • 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

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 9776 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/generate_rails_config_schema_snapshot.py
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: examples/configs/<rail>/
  • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 443, 577): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

Процессный рейтинг: все десять параметров 44/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/generate_rails_config_schema_snapshot.py, examples/configs/<rail>/
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 2 файла(ов): scripts/generate_rails_config_schema_snapshot.py, examples/configs/<rail>/
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 9776 токенов: вытесняет саму задачу из окна
  • 100Шаги. Шагов: 47
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • 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 (9 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 556 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 10 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 47 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 66.