SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BF nvflare-fed-stats

Вычисляйте федеративные статистики по табличным данным (количество, сумма, среднее, стандартное отклонение, дисперсия, гистограмма, квантиль, защищенные от шума мин/макс) и данным изображений (количество, количество сбоев, гистограмма интенсивности пикселей) на сайтах NVFLARE с помощью FedStatsRecipe — автоматически и интерактивно из набора данных, имен признаков (заголовок или предоставленные) и, опционально, README или заметок, объявляющих, какие статистики вычислять; не используйте для преобразования обучения модели, иерархических статистик, развертывания, жизненного цикла POC/продакшена или диагностики сбоев заданий.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Compute federated statistics over tabular data (count, sum, mean, stdd…»

Compute federated statistics over tabular data (count, sum, mean, stddev, var, histogram, quantile, noise-protected min/max) and image data (count, failure_count, pixel-intensity histogram) across NVFLARE sites via FedStatsRecipe — automatic and non-interactive from the dataset, feature names (header or supplied), and optionally a README or notes declaring which statistics to compute; do not use for model training conversion, hierarchical statistics, deployment, POC/production lifecycle, or failed-job diagnosis.

ClawHub Agent Skills автор: NVIDIA 1 файл тело ≈ 2 821 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 6 ч назад

Вычисляйте федеративные статистики по табличным данным (количество, сумма, среднее, стандартное отклонение, дисперсия, гистограмма, квантиль, защищенные от…

Как процесс F 55/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/image-statistics.md, assets/image_stats_client.py, references/statistics-mapping.md

ПроцедураДанные 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
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
73
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
55/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/image-statistics.md, assets/image_stats_client.py, references/statistics-mapping.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

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: references/image-statistics.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: assets/image_stats_client.py
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/statistics-mapping.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: assets/df_stats_client.py
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/stats-job-validation.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 55/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/image-statistics.md, assets/image_stats_client.py, references/statistics-mapping.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 5 файла(ов): references/image-statistics.md, assets/image_stats_client.py, references/statistics-mapping.md
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Шаги. Шагов: 22
  • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2821 токенов
  • 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
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
  • +3Длина description 517 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 7 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов
  • +1Лицензия указана

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