SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD llm-deploy-helper

Определите свое оборудование и получите идеальную команду для локальной настройки LLM одной строкой. Автоматически определяет ОЗУ, видеопамять, GPU, ЦП — сопоставляет 15+ моделей с вашим оборудованием — генерирует готовые команды Ollama + llama.cpp. Больше никаких догадок, что подойдет.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Detect your hardware and get the perfect local LLM setup command in on…»

Detect your hardware and get the perfect local LLM setup command in one line. Auto-detects RAM, VRAM, GPU, CPU — matches 15+ models against your hardware — generates ready Ollama + llama.cpp commands. No more guessing what fits.

ClawHub Hermes автор: Maya Tao v1.0.0 MIT-0 9 файлов тело ≈ 429 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 31 ч назад

Определите свое оборудование и получите идеальную команду для локальной настройки LLM одной строкой.

Как процесс D 47/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторGitHubИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
B
78/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
86
Качество 40%
67
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
47/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Опасные команды средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.

Автору

Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
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 · 6

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 6
  • средняя Опасные команды cmd-privilege README_EN.md:78
    Повышение привилегий / права на запись для всех
    sudo cp ollama-llm.service /etc/systemd/system/
  • средняя Опасные команды cmd-privilege README.md:109
    Повышение привилегий / права на запись для всех
    sudo cp ollama-llm.service /etc/systemd/system/
  • низкая Опасные команды cmd-privilege llm_deploy_helper/cli.py:186
    Повышение привилегий / права на запись для всех (строковый литерал в коде, не выполняется)
    console.print(f"[dim]  sudo cp {output} /etc/systemd/system/[/dim]")
    строка в коде
  • низкая Опасные команды cmd-background-process llm_deploy_helper/cli.py:188
    Запуск фонового / автозапускаемого процесса (строковый литерал в коде, не выполняется)
    console.print(f"[dim]  sudo systemctl enable --now {Path(output).stem}[/dim]")
    строка в коде
  • низкая Опасные команды cmd-background-process README_EN.md:80
    Запуск фонового / автозапускаемого процесса
    sudo systemctl enable --now ollama-llm
  • низкая Опасные команды cmd-background-process README.md:111
    Запуск фонового / автозапускаемого процесса
    sudo systemctl enable --now ollama-llm

Просканировано файлов: 9. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-long-hermes description 228 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой)
  • предупреждение description-no-when ни description, ни раздел "## When to Use" не говорят, когда применять скилл

Процессный рейтинг: все десять параметров 47/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 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
  • 60Согласованность. Диалект Hermes требует category и tags
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 5
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 429 токенов

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 228 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 5 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 5 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 67.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This local LLM deployment helper is coherent and user-directed, but users should review generated Docker/systemd files before enabling a persistent service.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 18 июн. 2026 г.