SKILLEMALL.ai

BF paidf-orchestration-write-dag

Используйте, когда пользователь описывает пользовательский конвейер PAIDF Orchestration — специфическую упорядоченную комбинацию этапов, таких как только аугментация, только автоматическая маркировка, только обнаружение+подпись или аугментация атрибутов изображения без полной автоматической маркировки — которую не охватывает ни один существующий DAG в airflow/dags/workflows/, и запрашивает новый DAG Kubernetes. Также используйте для проверки того, что сгенерированный или существующий DAG соответствует выбору модели/контейнера/промпта внешнему спецификационному документу (например, PAIDF `launchable.md`).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when a user describes a custom PAIDF Orchestration pipeline — a sp…»

Use when a user describes a custom PAIDF Orchestration pipeline — a specific ordered combination of stages such as augmentation only, auto-labeling only, detection+captioning only, or image attribute augmentation without full auto-labeling — that no existing DAG in airflow/dags/workflows/ covers, and asks for a new Kubernetes DAG. Also use to check that a generated or existing DAG's model/container/prompt choices match an external spec document (e.g. a PAIDF `launchable.md`).

ClawHub Agent Skills автор: NVIDIA 1 файл тело ≈ 8 021 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Используйте, когда пользователь описывает пользовательский конвейер PAIDF Orchestration — специфическую упорядоченную комбинацию этапов, таких как только…

Как процесс F 41/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/component-skills-excerpt.md, references/configuration-schema.md, references/image-attribute-augmentation.md

ПроцедураKubernetesИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
84/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
61
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
41/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/component-skills-excerpt.md, references/configuration-schema.md, references/image-attribute-augmentation.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
  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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

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

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 8021 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/component-skills-excerpt.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/configuration-schema.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/image-attribute-augmentation.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/event-video-gen.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/config-decision-tree.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/prompt-authoring.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/event-and-person-attribute-search.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/stages/person-attribute-search.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/stages/
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/troubleshooting.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/airflow-direct-api.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 41/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/component-skills-excerpt.md, references/configuration-schema.md, references/image-attribute-augmentation.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 11 файла(ов): references/component-skills-excerpt.md, references/configuration-schema.md, references/image-attribute-augmentation.md
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 22, без проверки текущего состояния
  • 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 8021 токенов: вытесняет саму задачу из окна
  • 100Шаги. Шагов: 52
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 14. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (16 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
  • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 480 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 17 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 52 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 61.