SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC minicpm5-deploy

Выбирает подходящий бэкенд для инференса контрольной точки MiniCPM5-1B или MiniCPM5-2B и направляет к соответствующему руководству по бэкенду. Используйте, когда пользователь хочет развернуть / обслуживать / общаться с / тестировать модель MiniCPM5 и еще не определился с конкретным движком, или когда он говорит "deploy MiniCPM5", "run MiniCPM5", "serve MiniCPM5", "MiniCPM5 推理", "部署 MiniCPM5".

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Pick the right inference backend for a MiniCPM5-1B or MiniCPM5-2B chec…»

Pick the right inference backend for a MiniCPM5-1B or MiniCPM5-2B checkpoint and route to a backend-specific cookbook skill. Use when the user wants to deploy / serve / chat-with / benchmark a MiniCPM5 model and has not yet committed to a specific engine, or when they say "deploy MiniCPM5", "run MiniCPM5", "serve MiniCPM5", "MiniCPM5 推理", "部署 MiniCPM5".

OpenBMB/MiniCPM Agent Skills автор: OpenBMB Apache-2.0 1 файл тело ≈ 1 542 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Выбирает подходящий бэкенд для инференса контрольной точки MiniCPM5-1B или MiniCPM5-2B и направляет к соответствующему руководству по бэкенду.

Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../../docs/deployment/

ПроцедураРазработкаИнфраструктуратип 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
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
81
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
52/100
Есть пробелы
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../../docs/deployment/
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. 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 missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../../docs/deployment/

Процессный рейтинг: все десять параметров 52/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../../docs/deployment/
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): ../../docs/deployment/
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 26, без проверки текущего состояния
  • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Шаги. Шагов: 9
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1542 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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 5 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 355 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 8 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 9 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.