SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC nemotron-super3

Справочный стол для NVIDIA Nemotron 3 Super — архитектура, обучающие данные, рецепты (pretrain/SFT/RL/eval/quantization) и заметки по развертыванию. Используйте, когда пользователь задает вопросы о Super3, а не о создании конвейера.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Reference desk for NVIDIA Nemotron 3 Super — architecture, training da…»

Reference desk for NVIDIA Nemotron 3 Super — architecture, training data, recipes (pretrain/SFT/RL/eval/quantization), and deployment notes. Use when the user asks facts about Super3 rather than building a pipeline.

Разбор skillemall

Справочник по архитектуре и обучению Nemotron 3 Super от NVIDIA. Скилл содержит рецепты для предтренировки, SFT, RL, эвалюации и квантизации, плюс ноты по деплою. Файлов 26, текста 2320 токенов.

Грейд B, оценки качества 84 и безопасности 96 говорят о приличном состоянии. Процесс-скор 63 — ниже среднего, но критических ошибок нет. Среди находок четыре medium/low уровня, что не критично для справочника. Скилл работает на всех популярных платформах от Claude до DeepSeek.

Ставить стоит, если вы разбираетесь в обучении больших моделей и ищете конкретные рецепты NVIDIA. Для новичков будет сухо.

NVIDIA-NeMo/Nemotron Agent Skills автор: NVIDIA-NeMo 26 файлов тело ≈ 2 320 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Справочный стол для NVIDIA Nemotron 3 Super — архитектура, обучающие данные, рецепты (pretrain/SFT/RL/eval/quantization) и заметки по развертыванию.

Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

СправочникИнфраструктуратип 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
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
96
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
63/100
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
    • 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 · 4

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 4
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token context/quick-reference.md:293
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
      - init: **Qwen…507**
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token model-card.md:11
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
      | Model | NVID…12B |
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token model-card.md:43
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
      - Qwen…603 (used as the GenRM in RLHF)
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token paper/rl/rlhf.md:54
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
      The paper and recipe docs say it is initialized from **Qwen…507**.

    Просканировано файлов: 26. 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 63/100

    • 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
    • 65Ошибки и развилки. Развилок: 3
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 90
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2320 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 215 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 21 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 90 пунктов
    • +4Есть примеры (0 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.