BF nv-generate-mr-brain-finetune
Используется для дообучения NV-Generate-CTMR MR-Brain v1 для данных T1, T2, FLAIR, SWI или MRA из списка данных NIfTI. Не для клинических данных или утверждения производственных данных.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Used for finetuning NV-Generate-CTMR MR-Brain v1 for T1, T2, FLAIR, SW…»
Used for finetuning NV-Generate-CTMR MR-Brain v1 for T1, T2, FLAIR, SWI, or MRA data from a NIfTI datalist. Not for clinical or production data approval.
Используется для дообучения NV-Generate-CTMR MR-Brain v1 для данных T1, T2, FLAIR, SWI или MRA из списка данных NIfTI.
Как процесс F 54/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../nv-generate-mr-brain/SKILL.md, scripts/run_mr_brain_finetune.py, scripts/diff_model_create_training_data.py
Чем это грозит
Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.
Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.
Скилл просит больше прав, чем нужно для задачи: широкий доступ к инструментам, секретные переменные окружения, бинарные файлы. Каждое лишнее право расширяет ущерб при ошибке или взломе.
Сузьте allowed-tools и список переменных до минимума, замените бинарники на исходники или скрипты, которые можно прочитать.
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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 Широкие права
meta-broad-allowed-toolsSKILL.md:1Заранее разрешены широкие инструменты: Bashallowed-tools: Bash Read Write WebFetch Env
Просканировано файлов: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: ../nv-generate-mr-brain/SKILL.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: scripts/run_mr_brain_finetune.py - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: scripts/diff_model_create_training_data.py - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: scripts/diff_model_train.py - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: scripts/diff_model_infer.py - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "permissions"
Процессный рейтинг: все десять параметров 54/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 5 файла(ов): ../nv-generate-mr-brain/SKILL.md, scripts/run_mr_brain_finetune.py, scripts/diff_model_create_training_data.py
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 33
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3790 токенов
- 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
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +2Инструкции на одном языке
- +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
- +3Длина description 153 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 13 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 33 пунктов
- +4Есть примеры (8 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 64.