AD kannaka-quantum
Выполняйте операции памяти Kannaka на реальном квантовом оборудовании и управляйте вычислениями qBraid Lab + автономными удаленными агентами кодирования. Используйте для квантовых схем, истинных квантовых случайных чисел и резонансного извлечения как усиления амплитуды — на бесплатном симуляторе qBraid (по умолчанию, $0) или реальных QPU (IonQ/Rigetti/IQM/AQT через qBraid или OpenQuantum) — плюс операции qBraid Lab: список/управление средами, выделение вычислительных ресурсов GPU/CPU и запуск/управление агентами кодирования на удаленных экземплярах через SSH. Вызывайте, когда вас просят запустить квантовую схему, получить квантовую энтропию, перечислить QPU, выполнить извлечение Kannaka на квантовом бэкенде, запустить вычисления Lab или запустить удаленного агента на выделенном оборудовании.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Run Kannaka's memory operations on real quantum hardware, and drive qB…»
Run Kannaka's memory operations on real quantum hardware, and drive qBraid Lab compute + autonomous remote coding agents. Use for quantum circuits, true quantum random numbers, and resonance recall as amplitude amplification — on qBraid's free simulator (default, $0) or real QPUs (IonQ/Rigetti/IQM/AQT via qBraid or OpenQuantum) — plus qBraid Lab operations: list/manage environments, provision GPU/CPU compute, and launch/drive coding agents on remote instances over SSH. Invoke when asked to run a quantum circuit, draw quantum entropy, list QPUs, execute Kannaka recall on a quantum backend, spin up Lab compute, or run a remote agent on provisioned hardware.
Выполняйте операции памяти Kannaka на реальном квантовом оборудовании и управляйте вычислениями qBraid Lab + автономными удаленными агентами кодирования.
Как процесс D 48/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
frontmatter-yamlSKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 2, column 14: description: Run Kannaka's memory operations on real quantum hardware, and driv… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении
Процессный рейтинг: все десять параметров 48/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 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
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 12
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1688 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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 663 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 9 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 12 пунктов
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.