SKILLEMALL.ai

BD senior-ml-engineer

Ввод в эксплуатацию моделей машинного обучения и функций LLM: спецификации развертывания, мониторинг дрейфа, дизайн RAG и контроль затрат. Используйте при развертывании модели, создании RAG или мониторинге дрейфа.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Productionize ML models and LLM features: deployment specs, drift moni…»

Productionize ML models and LLM features: deployment specs, drift monitoring, RAG design and cost control. Use when deploying a model, building RAG, or monitoring drift.

borghei/Claude-Skills Agent Skills автор: borghei 13 файлов · 3 скрипта тело ≈ 2 686 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 7 ч назад

Ввод в эксплуатацию моделей машинного обучения и функций LLM: спецификации развертывания, мониторинг дрейфа, дизайн RAG и контроль затрат.

Как процесс D 48/100 · Процесс не доведён — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/*.md

ПроцедураKubernetesDockerИнфраструктураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
82
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
48/100
Процесс не доведён
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/*.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Входы и предусловия вес 11
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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/tool-reference.md:37
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    | `k8s.yaml` | Deployment (rolling update with `maxUnavailable: 0`, startup, liveness and readiness probes, requests and limits, `runAsNonRoot`, no privilege escalation, all capabilities dropped), Clu

Просканировано файлов: 13. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/*.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 48/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/*.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): references/*.md
  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 23, без проверки текущего состояния
  • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 100Шаги. Шагов: 29
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2686 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

  • +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
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 169 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 13 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 29 пунктов
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (5 из 5)
  • +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.