CD bad-case-to-dpo
Используйте для преобразования производственных bad case / траекторий сбоя в обучающие данные — полный путь от анализа причин сбоя, префиксного усечения траектории, построения пар предпочтений DPO, обучения LoRA до двойной проверки набора границ и набора сохранения; также используется для определения того, какой тип проблемы следует решать с помощью SFT, DPO, RL или сначала исправить Harness/инструменты/tokenizer, а также как извлекать структурированные сигналы обучения с доказательствами из траекторий выполнения. Ключевые слова: bad case, анализ причин сбоя, DPO, пара предпочтений, префикс траектории, rejection sampling, чрезмерная коррекция, набор границ, набор сохранения, преждевременное завершение, reward hacking, дообучение LoRA, изоляция обучения и оценки.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«把生产 bad case / 失败轨迹转成训练数据时使用——从失败归因、轨迹前缀截取、DPO 偏好对构造、LoRA 训练到边界集与保留集双集…»
把生产 bad case / 失败轨迹转成训练数据时使用——从失败归因、轨迹前缀截取、DPO 偏好对构造、LoRA 训练到边界集与保留集双集验证的完整链路;也用于判断某类问题该走 SFT、DPO、RL 还是先修 Harness/工具/tokenizer,以及如何从运行轨迹中提取带证据的结构化学习信号。触发词:bad case、失败归因、DPO、偏好对、轨迹前缀、拒绝采样、过度矫正、边界集、保留集、过早结束、reward hacking、LoRA 微调、训练评估隔离。
Используйте для преобразования производственных bad case / траекторий сбоя в обучающие данные — полный путь от анализа причин сбоя, префиксного усечения…
Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100
- 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
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 40
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1269 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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +4Нет примеров входа/выхода
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 235 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 11 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 40 пунктов
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.