SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BF deepstream-import-vision-model

Используйте этот навык, чтобы интегрировать поддерживаемую модель объектного обнаружения из HuggingFace или NVIDIA NGC в конвейер NVIDIA DeepStream с полной автоматизацией: загрузка ONNX, экспорт SafeTensors, сборка движка TRT, пользовательский парсер bbox nvinfer, многопоточный бенчмарк и PDF-отчет. Только модели объектного обнаружения.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use this skill to bring a supported object-detection vision model from…»

Use this skill to bring a supported object-detection vision model from HuggingFace or NVIDIA NGC into an NVIDIA DeepStream pipeline with end-to-end automation: ONNX download, SafeTensors export, TRT engine build, custom nvinfer bbox parser, multi-stream benchmark, and PDF report. Object detection models only.

ClawHub Agent Skills автор: NVIDIA 1 файл тело ≈ 3 414 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 28 ч назад

Используйте этот навык, чтобы интегрировать поддерживаемую модель объектного обнаружения из HuggingFace или NVIDIA NGC в конвейер NVIDIA DeepStream с полной…

Как процесс F 51/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/model-acquire.md, references/engine-build.md, references/pipeline-run.md

АнализаторPDFDockerPlaywrightИнфраструктураРазработкаДанные и аналитикатип 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
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
73
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
51/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/model-acquire.md, references/engine-build.md, references/pipeline-run.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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. 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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • средняя Опасные команды cmd-install-from-url SKILL.md:259
    Установка пакета по недоверенному URL / из архива (строка таблицы в документации)
    | `No module named 'pyservicemaker'` | Install into venv: `pip install /opt/nvidia/deepstream/.../pyservicemaker*.whl` |
    таблица

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/model-acquire.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/engine-build.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/pipeline-run.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/report-generation.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/windows.md
  • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 63, 147): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/model-acquire.md, references/engine-build.md, references/pipeline-run.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 5 файла(ов): references/model-acquire.md, references/engine-build.md, references/pipeline-run.md
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 100Шаги. Шагов: 16
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3414 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 12. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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 310 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 15 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 16 пунктов
  • +4Есть примеры (9 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

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