SKILLEMALL.ai

BB amc-setup-calibration-stack

Запуск микросервиса AutoMagicCalib и веб-интерфейса из образов релиза NGC через Docker Compose. Используйте, когда пользователь говорит 'deploy auto calibration', 'launch auto calibration', 'launch AMC', 'start MS+UI' или 'set up auto-magic-calib'. Требуется ключ API NGC.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Launch AutoMagicCalib microservice and web UI from NGC release images…»

Launch AutoMagicCalib microservice and web UI from NGC release images via Docker Compose. Use when user says 'deploy auto calibration', 'launch auto calibration', 'launch AMC', 'start MS+UI', or 'set up auto-magic-calib'. Requires NGC API key.

ClawHub Agent Skills автор: NVIDIA 1 файл тело ≈ 3 803 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 29 ч назад

Запуск микросервиса AutoMagicCalib и веб-интерфейса из образов релиза NGC через Docker Compose.

Как процесс B 72/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается

ИнтеграцияDockerИнфраструктураРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
83/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
85
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
72/100
Почти готов
Когда включается вес 12
20
Результат и критерий готовности вес 14
40
Инструменты и файлы вес 18
60
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

    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 · 3

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 3
    • средняя Опасные команды cmd-privilege SKILL.md:246
      Повышение привилегий / права на запись для всех
      # Get explicit user confirmation before running sudo chown — it recursively changes
    • средняя Опасные команды cmd-privilege SKILL.md:255
      Повышение привилегий / права на запись для всех
      sudo chown 1000:1000 -R projects
    • средняя Опасные команды cmd-privilege SKILL.md:256
      Повышение привилегий / права на запись для всех
      sudo chown 1000:1000 -R models

    Просканировано файлов: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "owner"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "service"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "reviewed"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 72/100

    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 14
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3803 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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
    • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 243 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 16 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов
    • +4Есть примеры (13 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.