SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BF jetson-package

Выбирает совместимые с Jetson контейнеры, образы среды выполнения vLLM и PyPI-индексы Jetson AI Lab; сопоставляет Orin SM 8.7 с Thor SM 11.0 и пакеты, специфичные для JetPack.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Pick Jetson-compatible containers, vLLM runtime images, and Jetson AI…»

Pick Jetson-compatible containers, vLLM runtime images, and Jetson AI Lab PyPI indexes; maps Orin SM 8.7 vs Thor SM 11.0 and JetPack-specific package choices.

Не рекомендуетсяесть критические или высокие находки безопасности
ClawHub Agent Skills автор: NVIDIA 1 файл тело ≈ 1 738 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 15 ч назад

Выбирает совместимые с Jetson контейнеры, образы среды выполнения vLLM и PyPI-индексы Jetson AI Lab; сопоставляет Orin SM 8.7 с Thor SM 11.0 и пакеты…

Как процесс F 46/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/artifact_hints.sh, references/pypi-jetson-ai-lab.md, references/ghcr-images.md

ПроцедураDockerGitHubИнфраструктураРазработкаИИ и агентытип 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
78/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
82
Качество 40%
73
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
46/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/artifact_hints.sh, references/pypi-jetson-ai-lab.md, references/ghcr-images.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Скилл содержит фрагменты, которые в чужих руках стоят денег или данных. Ниже, что рискует потерять тот, кто установит, и что должен сделать автор.

Опасные команды
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. Разберите находки высокой серьёзности: каждая стоит 18 баллов безопасности. Если это ложное срабатывание, добавьте код правила в guard.allow в spec.yaml.
  2. 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

  • высокая Опасные команды cmd-install-from-url SKILL.md:62
    Установка пакета по недоверенному URL / из архива
    pip install --extra-index-url https://pypi.jetson-ai-lab.io/jp6/cu126/+simple/ onnxruntime-gpu

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

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/artifact_hints.sh
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/pypi-jetson-ai-lab.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/ghcr-images.md
  • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 30): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/artifact_hints.sh, references/pypi-jetson-ai-lab.md, references/ghcr-images.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 3 файла(ов): scripts/artifact_hints.sh, references/pypi-jetson-ai-lab.md, references/ghcr-images.md
  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Шаги. Шагов: 21
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1738 токенов
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 13. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (5 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 158 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 14 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 21 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

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