SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AF physical-ai-neural-reconstruction

Маршрутизатор для NVIDIA NuRec/NRE: рендеринг USDZ, преобразование NCore, 3DGS, симуляция датчиков gRPC, адаптация carline, наборы данных PhysicalAI HF. НЕ использовать для SimReady или настройки инфраструктуры.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Router for NVIDIA NuRec/NRE: USDZ rendering, NCore conversion, 3DGS, g…»

Router for NVIDIA NuRec/NRE: USDZ rendering, NCore conversion, 3DGS, gRPC sensor sim, carline adaptation, PhysicalAI HF datasets. Do NOT use for SimReady or infra setup.

ClawHub Agent Skills автор: NVIDIA 1 файл тело ≈ 4 826 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 24 ч назад

Маршрутизатор для NVIDIA NuRec/NRE: рендеринг USDZ, преобразование NCore, 3DGS, симуляция датчиков gRPC, адаптация carline, наборы данных PhysicalAI HF.

Как процесс F 58/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/secrets-handling.md, references/workflows.md, references/mix-ups.md

ПроцедураDockerGitHubДанные 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
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
76
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
58/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/secrets-handling.md, references/workflows.md, references/mix-ups.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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1

✓ Guard не нашёл подозрительного поведения. 1 совпадений — это строки атак, процитированные в документации самого скилла по безопасности.

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/secrets-handling.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/workflows.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/mix-ups.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/upstream-fetch.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/maintenance.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/teardown.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/ngc-and-registry.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/validate_setup.py
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "tools"
  • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 252, 312): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

Процессный рейтинг: все десять параметров 58/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/secrets-handling.md, references/workflows.md, references/mix-ups.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 8 файла(ов): references/secrets-handling.md, references/workflows.md, references/mix-ups.md
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4826 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 50, расплывчатых формулировок: 2
  • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, 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: 13. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (6 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
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
  • +3Длина description 169 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 14 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 50 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.