SKILLEMALL.ai

AC nccl_optimizer

Определите оптимальную конфигурацию NCCL для распределенного обучения GPU на этой машине. Проверяет топологию GPU (NVLink/PCIe), доступность RDMA (InfiniBand / RoCE), измеряет пропускную способность коллективных операций внутри узла и пропускную способность межпроцессорной связи GPU, а также опционально измеряет пропускную способность между узлами через MPI. Используйте, когда: настраиваете многопроцессорное или многоузловое обучение, диагностируете медленную коллективную связь или настраиваете NCCL для нового узла кластера.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Detect the optimal NCCL configuration for distributed GPU training on…»

Detect the optimal NCCL configuration for distributed GPU training on this machine. Checks GPU topology (NVLink/PCIe), whether RDMA (InfiniBand / RoCE) is available, benchmarks intra-node collective bandwidth and peer-to-peer GPU bandwidth, and optionally benchmarks inter-node bandwidth via MPI. Use when: setting up multi-GPU or multi-node training, diagnosing slow collective communication, or tuning NCCL for a new cluster node.

ClawHub Agent Skills автор: Rui v1.1.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 575 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Определите оптимальную конфигурацию NCCL для распределенного обучения GPU на этой машине.

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, согласованность

АнализаторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
79
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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

    • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)

    Процессный рейтинг: все десять параметров 55/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (nccl_optimizer) не совпадает с папкой (nccl-optimizer)
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (node), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 10
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 575 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

    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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 432 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 10 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This skill has a legitimate NCCL benchmarking purpose, but its optional node input can be inserted into a shell command without validation.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.