SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC orx-compute

Запускайте и отслеживайте эксперименты и управляйте ими для бэкендов hf, modal, k8s/Kubernetes, ssh, slurm, ray, OpenResearch, Tinker и локальных. Охватывает фиксированный контракт запуска, размеры, отмену и ожидание/пробуждение. Используйте перед любым запуском или перезапуском, при создании манифеста k8s, выборе или смене вычислительных ресурсов, или при обработке OOM, зависания или тайм-аута; затем прочитайте справку по одному из бэкендов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Launch and monitor experiment runs and route guidance for hf, modal, k…»

Launch and monitor experiment runs and route guidance for hf, modal, k8s/Kubernetes, ssh, slurm, ray, OpenResearch, Tinker, and local backends. Covers the fixed run contract, sizing, cancellation, and wait versus wake. Use before any launch or relaunch, when authoring a k8s manifest, choosing or switching compute, or handling an OOM, stall, or timeout; then read one backend reference.

alphaXiv/OpenResearch Agent Skills автор: alphaXiv MIT 11 файлов тело ≈ 2 069 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 3 дн назад

Запускайте и отслеживайте эксперименты и управляйте ими для бэкендов hf, modal, k8s/Kubernetes, ssh, slurm, ray, OpenResearch, Tinker и локальных.

Как процесс C 54/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

СправочникKubernetesРазработкаИнфраструктуратип 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
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
54/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
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 · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • низкая Опасные команды cmd-background-process references/ssh.md:72
      Запуск фонового / автозапускаемого процесса (в кавычках — упоминание, а не команда)
      `setsid --wait`, and an absolute writable `$HOME`. Execution uses the container's
      в кавычках

    Просканировано файлов: 11. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 38): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

    Процессный рейтинг: все десять параметров 54/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 9, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, write, node), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 20
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2069 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • low Ответ описан самодельной разметкой (10 тегов): типизированный вызов надёжнее

    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 387 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 6 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 20 пунктов
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (10 из 10)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.