SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CC tao-run-deft-cr-its-mining

Запустите рабочий процесс улучшения DEFT на основе поиска для бинарных видео-вопросов ITS Cosmos-Reason, сосредоточенный на пути классификации/оценки без рассуждений. Используйте, когда пользователь запрашивает рабочий процесс поиска DEFT CR ITS, цикл улучшения Cosmos Reason для дорожных камер, рабочий процесс идентификации столкновений с поиском данных или итеративное уточнение Cosmos-RL, управляемое анализом пробелов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Run the mining-based DEFT improvement workflow for ITS Cosmos-Reason b…»

Run the mining-based DEFT improvement workflow for ITS Cosmos-Reason binary video questions, focused on the non-reasoning classification/evaluation path. Use when the user asks for a DEFT CR ITS mining workflow, traffic-camera Cosmos Reason improvement loop, collision-identification workflow with data mining, or iterative Cosmos-RL refinement driven by gap analysis.

ClawHub Agent Skills автор: NVIDIA 1 файл тело ≈ 4 724 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 6 дн назад

Запустите рабочий процесс улучшения DEFT на основе поиска для бинарных видео-вопросов ITS Cosmos-Reason, сосредоточенный на пути классификации/оценки без…

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/host-prerequisites.md, references/mining-loop.md, assets/default_nearest_neighbors.yaml

ПроцедураDockerИИ и агентыМедиа и видеотип 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
C
85/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
70
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
Есть пробелы
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/host-prerequisites.md, references/mining-loop.md, assets/default_nearest_neighbors.yaml
Инструменты и файлы вес 18
0
Шаги вес 15
0
Повторный запуск вес 4
30
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. 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: Read Bash Write Task

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/host-prerequisites.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/mining-loop.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: assets/default_nearest_neighbors.yaml
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/compute_bcq_accuracy_metrics.py
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/prepare_cosmos_embed_inference.py

Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/host-prerequisites.md, references/mining-loop.md, assets/default_nearest_neighbors.yaml
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 5 файла(ов): references/host-prerequisites.md, references/mining-loop.md, assets/default_nearest_neighbors.yaml
  • 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 9, без проверки текущего состояния
  • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4724 токенов
  • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
  • 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 Ответ описан самодельной разметкой (20 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)
  • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 368 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 11 заголовков
  • +4Есть примеры (7 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

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