SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC huawei-cloud-ascend-models-deploy

Навык развертывания и тестирования моделей Huawei Cloud Ascend для больших языковых моделей на Ascend DevServer (серия 910B). Поддерживает развертывание на одной и двух машинах для моделей LLM, VL (зрение-язык), Embedding и Rerank. Предоставляет тестирование инференса моделей, просмотр логов развертывания и мониторинг состояния с автоматическим сопоставлением моделей и генерацией скриптов развертывания. Используйте этот навык, когда пользователь хочет: (1) развернуть модель на Ascend DevServer, (2) протестировать инференс модели, (3) просмотреть логи или статус развертывания, (4) получить список поддерживаемых моделей, (5) проверить предварительные требования к развертыванию. Триггер: deploy, test, model list, deployment log, Ascend, DevServer, 910B, ModelArts, LLM, VL, Embedding, Rerank, multimodal, inference, model catalog, 昇腾, 部署模型, 测试模型, 模型列表, 部署日志, 模型部署, 推理测试

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Huawei Cloud Ascend model deployment and testing skill for large langu…»

Huawei Cloud Ascend model deployment and testing skill for large language models on Ascend DevServer (910B series). Supports single-machine and dual-machine deployment for LLM, VL (vision-language), Embedding, and Rerank models. Provides model inference testing, deployment log viewing, and status monitoring with automated model matching and deployment script generation. Use this skill when the user wants to: (1) deploy a model on Ascend DevServer, (2) test model inference, (3) view deployment logs or status, (4) list supported models, (5) check deployment prerequisites. Trigger: deploy, test, model list, deployment log, Ascend, DevServer, 910B, ModelArts, LLM, VL, Embedding, Rerank, multimodal, inference, model catalog, 昇腾, 部署模型, 测试模型, 模型列表, 部署日志, 模型部署, 推理测试

ClawHub Agent Skills автор: huaweiclouddev-dev v1.0.0 MIT-0 11 файлов тело ≈ 7 021 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Навык развертывания и тестирования моделей Huawei Cloud Ascend для больших языковых моделей на Ascend DevServer (серия 910B).

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, повторный запуск

ГенераторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw 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) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
83/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
87
Качество 40%
77
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
62/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Повторный запуск вес 4
30
Ошибки и развилки вес 10
50
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: ClawHub

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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 · 13

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 13
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/model-catalog.md:12
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
    | Qwen…507 | 16 | /v1/chat/completions |
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/model-catalog.md:13
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
    | Qwen…507 | 16 | /v1/chat/completions |
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/model-catalog.md:14
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
    | Deep…70B | 4 | /v1/chat/completions |
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/model-catalog.md:23
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
    | Qwen…8A8 | 8 | Yes |
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/deploy_helper.py:40
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "Qwen…507": {
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/deploy_helper.py:46
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "Qwen…507": {
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/deploy_helper.py:52
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "Deep…70B": {
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/deploy_helper.py:84
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "Qwen…8A8": {
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token SKILL.md:166
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    - "qwen3-235b" → Multiple matches, prefer Instruct version (Qwen…507), or ask user
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token SKILL.md:248
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
    | Qwen…507 | 16 |
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token SKILL.md:249
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
    | Qwen…507 | 16 |
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token SKILL.md:250
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
    | Deep…70B | 4 |
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token SKILL.md:258
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
    | Qwen…8A8 | 8 |

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

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 7021 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 62/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 89, без проверки текущего состояния
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, node), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 7021 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 86
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 13. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Скилл сам сортирует и ранжирует выдачу: это работа системы на той стороне, а не модели
  • low Ответ описан самодельной разметкой (5 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
  • -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 768 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 46 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 86 пунктов
  • +4Есть примеры (22 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (7 из 8)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill is a legitimate Ascend deployment helper, but it guides agents to run unverified downloaded shell scripts in detached background sessions on remote servers.
LLM: suspicious (high) · 3 авг. 2026 г.