SKILLEMALL.ai

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.

ClawHub Agent Skills автор: NVIDIA 1 файл тело ≈ 3 790 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 29 ч назад

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

ГенераторGitHubИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
83/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
64
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
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
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

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Широкие права средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

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.

Автору

Сузьте allowed-tools и список переменных до минимума, замените бинарники на исходники или скрипты, которые можно прочитать.

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  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

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • средняя Широкие права meta-broad-allowed-tools SKILL.md:1
    Заранее разрешены широкие инструменты: Bash
    allowed-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-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../nv-generate-mr-brain/SKILL.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/run_mr_brain_finetune.py
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/diff_model_create_training_data.py
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/diff_model_train.py
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/diff_model_infer.py
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "permissions"

Процессный рейтинг: все десять параметров 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
  • 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.