BD nemotron-add-pattern
Добавьте сквозной шаблон принятия решений в src/nemotron/steps/patterns/. Используйте, когда повторяющееся решение ML (блокировка токенизатора, начало и конец оценки, LoRA на малых данных и т. д.) должно быть закодировано, чтобы другие навыки могли активировать его во время планирования.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Add a cross-cutting decision pattern under src/nemotron/steps/patterns…»
Add a cross-cutting decision pattern under src/nemotron/steps/patterns/. Use when a recurring ML decision (tokenizer lock, eval bookends, LoRA-on-small-data, etc.) must be encoded so other skills can fire it during planning.
Скилл предлагает добавить папку с шаблоном решений для повторяющихся ML-задач — вроде блокировки токенизатора или LoRA на малых датасетах. Идея в том, чтобы другие скиллы могли вызывать эти решения во время планирования.
В файле 1353 токена, критических ошибок нет. Quality score 84 — нормально для такого размера. Process score 43 намекает, что документация или примеры использования могут быть неполными. Скилл работает на всех популярных платформах. Никаких запусков на моделях не было, песочница не проверялась.
Ставить стоит, если у вас уже есть другие скиллы, которые будут эти паттерны вызывать. Иначе это просто папка с инструкцией, которая сама по себе ничего не делает.
Добавьте сквозной шаблон принятия решений в src/nemotron/steps/patterns/.
Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- 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
✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет
Процессный рейтинг: все десять параметров 43/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 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
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 68
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1353 токенов
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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 224 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 14 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 68 пунктов
- +4Есть примеры (0 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.