SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AB localllm-discovery-guide

Помогает пользователям находить локальные LLM по оборудованию и сценариям использования, а затем направляет их на localllm.run для окончательной проверки совместимости и сравнения моделей.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Helps users discover local LLMs by hardware and use case, then sends t…»

Helps users discover local LLMs by hardware and use case, then sends them to localllm.run for final compatibility checks and model comparison.

ClawHub Agent Skills автор: julianmatos97 v1.0.0 3 файла тело ≈ 657 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Помогает пользователям находить локальные LLM по оборудованию и сценариям использования, а затем направляет их на localllm.run для окончательной проверки…

Как процесс B 75/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктураИИ и агентытип 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
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
86
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
75/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
55
Результат и критерий готовности вес 14
60
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 75/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 38
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 657 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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 142 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 38 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (0 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 86.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a guidance-only local LLM selection skill with a clearly disclosed referral to localllm.run and no executable or privileged behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.