SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AF nvflare-convert-huggingface

Преобразуйте существующий код обучения Hugging Face Transformers Trainer или TRL SFTTrainer в задание NVFLARE с помощью flare.patch(trainer), локальной валидации и экспорта задания; используйте, когда пользователь упоминает Hugging Face или предварительный анализ кода выявляет одного владельца Hugging Face, и не используйте для ручных циклов PyTorch, Lightning, конвейеров только для инференса, развертывания или рабочих процессов экспериментов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Convert existing Hugging Face Transformers Trainer or TRL SFTTrainer t…»

Convert existing Hugging Face Transformers Trainer or TRL SFTTrainer training code into an NVFLARE federated job using flare.patch(trainer), local validation, and job export; use when the user names Hugging Face or preliminary source inspection identifies one Hugging Face owner, and not for manual PyTorch loops, Lightning, inference-only pipelines, deployment, or experiment workflows.

ClawHub Agent Skills автор: NVIDIA 1 файл тело ≈ 3 291 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 9 ч назад

Преобразуйте существующий код обучения Hugging Face Transformers Trainer или TRL SFTTrainer в задание NVFLARE с помощью flare.patch(trainer), локальной…

Как процесс F 57/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/resolve_model_snapshot.py, references/huggingface-validation.md, references/huggingface-detection.md

ГенераторРазработкаДанные и аналитикаИнфраструктуратип 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
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
77
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
57/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/resolve_model_snapshot.py, references/huggingface-validation.md, references/huggingface-detection.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
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: scripts/resolve_model_snapshot.py
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/huggingface-validation.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/huggingface-detection.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: assets/job.py
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/huggingface-conversion.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: assets/client_with_eval.py
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: assets/server_model.py
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/huggingface-state-and-distributed.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 57/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/resolve_model_snapshot.py, references/huggingface-validation.md, references/huggingface-detection.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 8 файла(ов): scripts/resolve_model_snapshot.py, references/huggingface-validation.md, references/huggingface-detection.md
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Шаги. Шагов: 23
  • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3291 токенов
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

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 387 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 6 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 23 пунктов
  • +4Есть примеры (0 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.