BC ito-training
Проверка доступности обучения ML по завершенному бронированию вычислений Itô и, когда становится доступен канонический бэкенд, передача явно подтвержденного манифеста обучения. Используйте после того, как ito-compute забронировал узлы GPU, и пользователь хочет выполнить предварительное обучение, дообучение или обучение с подкреплением на этом оборудовании. ECC не реализует собственный стек обучения.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Inspect the availability of ML training on a completed Itô compute boo…»
Inspect the availability of ML training on a completed Itô compute booking and, when the canonical backend becomes available, hand off an explicitly confirmed training manifest. Use after ito-compute has booked GPU nodes and the user wants pre-training, fine-tuning, or RL on that metal. ECC implements no training stack of its own.
Скилл проверяет доступность ML-тренировки на забронированных GPU-нодах Itô и передаёт манифест тренинга бэкенду. Нужен после ito-compute, когда железо зарезервировано и требуется предтренировка, файн-тюнинг или RL. Судя по данным: один файл на 1413 токенов, оценка B, качество 84 из 100, критических ошибок нет. Процесс-скор низкий (51), что намекает на недокументированные части или отсутствие примеров запуска. Скилл декларирует поддержку 10+ платформ, но реального теста не было — модели не прогонялись, песочница не срабатывала. Судя по описанию, это узкоспециализированный инструмент для экосистемы Itô; вне этого контекста малополезен. Ставить имеет смысл, если вы уже в этой системе и нужна именно интеграция с бэкендом.
Проверка доступности обучения ML по завершенному бронированию вычислений Itô и, когда становится доступен канонический бэкенд, передача явно подтвержденного…
Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — 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 51/100
- 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
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (node), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 10
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1413 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
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 332 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 7 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 10 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.