SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BF deepstream-generate-pipeline

Интерактивное создание конвейеров DeepStream GStreamer. Используйте, когда пользователь спрашивает о конвейерах для видео/изображений, обнаружения, отслеживания или потоковой передачи — включая естественные фразы, такие как «конвейер для обработки изображений», «запустить обработку видео», «обнаружить объекты в потоке», «сохранить результаты обработки», «конвейер DeepStream», «конвейер gst-launch», «обработать видео с обнаружением», «создать конвейер» или любой запрос, связанный с элементами GStreamer/DeepStream (nvinfer, nvstreammux, nvtracker и т. д.).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Build DeepStream GStreamer pipelines interactively. Use when the user…»

Build DeepStream GStreamer pipelines interactively. Use when the user asks about pipelines for video/image inference, detection, tracking, or streaming — including natural phrases like 'pipeline to infer on image', 'run inference on video', 'detect objects in stream', 'save inference output', 'deepstream pipeline', 'gst-launch pipeline', 'process video with detection', 'build a pipeline', or any request involving GStreamer/DeepStream elements (nvinfer, nvstreammux, nvtracker, etc.).

ClawHub Agent Skills автор: NVIDIA 1 файл тело ≈ 4 005 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Интерактивное создание конвейеров DeepStream GStreamer.

Как процесс F 61/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/assembly-rules.md, scripts/generate_pipeline.py, scripts/validate_pipeline.py

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
73
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
61/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/assembly-rules.md, scripts/generate_pipeline.py, scripts/validate_pipeline.py
Инструменты и файлы вес 18
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/assembly-rules.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/generate_pipeline.py
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/validate_pipeline.py
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/lint_data.py
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/requirement-extraction.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/output-format.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/demo.sh
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/security-and-limitations.md
  • 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 61/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/assembly-rules.md, scripts/generate_pipeline.py, scripts/validate_pipeline.py
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 8 файла(ов): references/assembly-rules.md, scripts/generate_pipeline.py, scripts/validate_pipeline.py
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4005 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 23, расплывчатых формулировок: 3
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Ответ описан самодельной разметкой (3 тегов): типизированный вызов надёжнее

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)
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 487 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 16 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 23 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (12 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.