AB dataset-search
Находите, сравнивайте и получайте наборы данных или озера данных из репозиториев машинного обучения, общедоступных реестров данных в облаке, государственных порталов, научных архивов, каталогов геопространственных/климатических данных, корпусов NLP и общих индексов наборов данных в Интернете.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Find, compare, and obtain datasets or data lakes across ML repositorie…»
Find, compare, and obtain datasets or data lakes across ML repositories, cloud public data registries, government portals, scientific archives, geospatial/climate catalogs, NLP corpora, and generic web dataset indexes.
Находите, сравнивайте и получайте наборы данных или озера данных из репозиториев машинного обучения, общедоступных реестров данных в облаке, государственных…
Как процесс B 69/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, отчётность по ходу
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: 4. 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 69/100
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 85Шаги. Шагов: 25, расплывчатых формулировок: 1
- 100Результат и критерий готовности. Формат результата и критерий готовности описаны
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1365 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)
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 218 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 6 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 25 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 78.