BD axolotl
Axolotl: дообучение LLM на YAML (LoRA, DPO, GRPO).
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Axolotl: YAML LLM fine-tuning (LoRA, DPO, GRPO).…»
Axolotl: YAML LLM fine-tuning (LoRA, DPO, GRPO).
Axolotl: дообучение LLM на YAML (LoRA, DPO, GRPO).
Как процесс D 47/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки
Чем это грозит
Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.
Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.
В файлах есть невидимые символы, закодированные команды или спрятанные комментарии для модели. То, что вы читаете, отличается от того, что видит агент.
Уберите невидимые символы (часто они попадают из копипаста) и закодированные строки: их не пропустит ни один каталог. Инструкции для модели должны быть видны и человеку.
Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.
Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.
Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.
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 · 6
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 6
-
средняя Обфускация
obf-base64-blobreferences/api.md:3241Длинный blob, похожий на base64This implementation is based on the Vicuna PR and the fastchat repo, see also: https://github.com/lm-sys/FastChat/blob/cdd7…4f3/fastchat/conversation.py#L847
-
средняя Опасные команды
cmd-pipe-to-shell-known-hostreferences/other.md:310Установщик через pipe в shell с известного хоста (всё равно выполняет удалённый код)curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
-
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenreferences/api.md:3230Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)- LLam…egy
-
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenreferences/api.md:4907Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)- Batc…Seq
-
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenreferences/api.md:4910Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)- Pret…Seq
-
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenreferences/api.md:4911Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)- V2Ba…Seq
Просканировано файлов: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "dependencies"
Процессный рейтинг: все десять параметров 47/100
- 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
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 60Согласованность. Диалект Hermes требует category и tags
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 85Шаги. Шагов: 18, расплывчатых формулировок: 1
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1127 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
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 48: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +2Инструкции на одном языке
- +4Структура: 17 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 18 пунктов
- +4Есть примеры (12 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 4)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.