SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CD nemo-speech-asr-finetune

Руководство пользователей NeMo Speech по дообучению ASR с настройкой контейнера и обучением Lhotse.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Guide NeMo Speech users through ASR fine-tuning with container setup a…»

Guide NeMo Speech users through ASR fine-tuning with container setup and Lhotse training.

NVIDIA-NeMo/Speech Agent Skills автор: NVIDIA-NeMo Apache-2.0 8 файлов тело ≈ 1 083 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 6 дн назад

Руководство пользователей NeMo Speech по дообучению ASR с настройкой контейнера и обучением Lhotse.

Как процесс D 48/100 · Процесс не доведён — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: examples/asr/speech_to_text_finetune.py, examples/asr/asr_ctc/speech_to_text_ctc_bpe.py, examples/asr/asr_transducer/speech_to_text_rnnt_bpe.py

ПроцедураИИ и агентытип 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
83/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
57
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
48/100
Процесс не доведён
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: examples/asr/speech_to_text_finetune.py, examples/asr/asr_ctc/speech_to_text_ctc_bpe.py, examples/asr/asr_transducer/speech_to_text_rnnt_bpe.py
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. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  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: 8. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: examples/asr/speech_to_text_finetune.py
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: examples/asr/asr_ctc/speech_to_text_ctc_bpe.py
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: examples/asr/asr_transducer/speech_to_text_rnnt_bpe.py
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: examples/asr/asr_hybrid_transducer_ctc/speech_to_text_hybrid_rnnt_ctc_bpe.py
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: examples/asr/speech_multitask/speech_to_text_aed.py

Процессный рейтинг: все десять параметров 48/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: examples/asr/speech_to_text_finetune.py, examples/asr/asr_ctc/speech_to_text_ctc_bpe.py, examples/asr/asr_transducer/speech_to_text_rnnt_bpe.py
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 5 файла(ов): examples/asr/speech_to_text_finetune.py, examples/asr/asr_ctc/speech_to_text_ctc_bpe.py, examples/asr/asr_transducer/speech_to_text_rnnt_bpe.py
  • 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: 1, без проверки текущего состояния
  • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
  • 100Шаги. Шагов: 35
  • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1083 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)
  • +3Длина description 89: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 4 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 35 пунктов
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (6 из 6)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 57.