AB doc-to-lora
Интернализует документ в небольшую языковую модель (Gemma 2 2B) с помощью Doc-to-LoRA, чтобы она могла отвечать на вопросы БЕЗ документа в запросе. Используйте, когда пользователь хочет: передать документ локальной модели, интернализовать знания из файла или URL, создать адаптер LoRA из документа, отвечать на вопросы по документу с помощью небольшой модели на устройстве или запускать инференс, основанный на знаниях, на Mac. Также используйте, когда спрашивают о Doc-to-LoRA, HyperLoRA или интернализации документов.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Internalize a document into a small language model (Gemma 2 2B) using…»
Internalize a document into a small language model (Gemma 2 2B) using Doc-to-LoRA so it can answer questions WITHOUT the document in the prompt. Use when the user wants to: feed a document to a local model, internalize knowledge from a file or URL, create a LoRA adapter from a document, answer questions from a document using a small on-device model, or run knowledge-grounded inference on a Mac. Also use when asked about Doc-to-LoRA, HyperLoRA, or document internalization.
Интернализует документ в небольшую языковую модель (Gemma 2 2B) с помощью Doc-to-LoRA, чтобы она могла отвечать на вопросы БЕЗ документа в запросе.
Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, согласованность, отчётность по ходу
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: 7. 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 65/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (doc-to-lora) не совпадает с папкой (doc-to-lora-hyper)
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), 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
- 100Шаги. Шагов: 13
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1500 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- 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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 476 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 12 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 13 пунктов
- +4Есть примеры (9 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
- +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 92.