AC ml-ops
Глубокий MLOps рабочий процесс — воспроизводимое обучение, отслеживание экспериментов, упаковка, развертывание, мониторинг (дрейф, производительность), управление и откат для ML. Используйте при отправке моделей в продакшн или при укреплении ML-конвейеров.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Deep MLOps workflow—reproducible training, experiment tracking, packag…»
Deep MLOps workflow—reproducible training, experiment tracking, packaging, deployment, monitoring (drift, performance), governance, and rollback for ML. Use when shipping models to production or hardening ML pipelines.
Глубокий MLOps рабочий процесс — воспроизводимое обучение, отслеживание экспериментов, упаковка, развертывание, мониторинг (дрейф, производительность)…
Как процесс C 56/100 · 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: 2. 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 56/100
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 19
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 636 токенов
- low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле
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 218 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 15 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 19 пунктов
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.