AB huawei-cloud-openviking-embedding-switch
Переключите модель встраивания OpenViking на локальный llama-server (или любой совместимый с OpenAI эндпоинт встраивания), работающий внутри песочницы bwrap, управляемой job-env-manager. Обрабатывает полный жизненный цикл: обнаружение текущей конфигурации, проверка целевого эндпоинта встраивания, изменение ov.conf, удаление несовместимого индекса vectordb при изменении размерности, перезапуск процесса openviking-server в песочнице и проверка новой размерности коллекции. Используйте этот навык, когда пользователь хочет: (1) переключить модель встраивания OpenViking, (2) изменить размерность встраивания, (3) исправить EmbeddingRebuildRequiredError после несоответствия размерностей, (4) перестроить индекс vectordb после изменения модели встраивания, (5) использовать локальный llama-server для встраиваний OpenViking. Ключевые слова: "切换OpenViking embedding", "OpenViking embedding模型", "OpenViking向量化模型", "openviking embedding switch", "change openviking embedding model", "配置openviking embedding", "openviking llama embedding", "bge embedding openviking", "切换向量化模型", "OpenViking模型切换".
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Switch OpenViking's embedding model to a local llama-server (or any Op…»
Switch OpenViking's embedding model to a local llama-server (or any OpenAI-compatible embedding endpoint) running inside a bwrap sandbox managed by job-env-manager. Handles the full lifecycle: detect current config, validate the target embedding endpoint, modify ov.conf, delete incompatible vectordb index when dimension changes, restart the openviking-server process in the sandbox, and verify the new collection dimension. Use this skill when the user wants to: (1) switch the OpenViking embedding model, (2) change the embedding dimension, (3) fix EmbeddingRebuildRequiredError after a dimension mismatch, (4) rebuild the vectordb index after an embedding model change, (5) use a local llama-server for OpenViking embeddings. Trigger words: "切换OpenViking embedding", "OpenViking embedding模型", "OpenViking向量化模型", "openviking embedding switch", "change openviking embedding model", "配置openviking embedding", "openviking llama embedding", "bge embedding openviking", "切换向量化模型", "OpenViking模型切换".
Переключите модель встраивания OpenViking на локальный llama-server (или любой совместимый с OpenAI эндпоинт встраивания), работающий внутри песочницы bwrap…
Как процесс B 73/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, повторный запуск
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: 12. 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 73/100
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
- 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 17
- 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2450 токенов
- 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: 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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Длина description 996: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 10 примера фраз-триггеров в кавычках
- +4Структура: 17 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 17 пунктов
- +4Есть примеры (8 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (8 из 8)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.