SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CD tao-setup

Однократная настройка сеанса и карта оркестрации для банка навыков TAO. Запустите это в первую очередь, когда навыки TAO были установлены индивидуально (например, из общедоступного каталога навыков), чтобы сеанс получил поток межкомпонентного обнаружения, проверки учетных данных и предварительную проверку хоста, которые автоматически вставлялись бы иначе с помощью встроенного хука плагина. Триггерные фразы включают «настроить навыки TAO», «настройка сеанса TAO», «подготовить среду TAO», «начать работу с TAO».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«One-time session setup and orchestration map for the TAO skill bank. R…»

One-time session setup and orchestration map for the TAO skill bank. Run this first when the TAO skills were installed individually (e.g. from a public skills catalog) so the session gets the cross-skill discovery flow, credential checks, and host preflight that the bundled plugin hook would otherwise inject automatically. Trigger phrases include "set up TAO skills", "TAO session setup", "prepare TAO environment", "TAO getting started".

ClawHub Agent Skills автор: NVIDIA 1 файл тело ≈ 1 608 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 6 дн назад

Однократная настройка сеанса и карта оркестрации для банка навыков TAO.

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/skill_info.yaml, scripts/tao_job_record.py, scripts/nccl_allreduce_probe.py

ПроцедураDockerKubernetesРазработкаИнфраструктураИИ и агентытип 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
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
93
Качество 40%
78
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/skill_info.yaml, scripts/tao_job_record.py, scripts/nccl_allreduce_probe.py
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

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 · 3

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 3
  • средняя Широкие права meta-broad-allowed-tools SKILL.md:1
    Заранее разрешены широкие инструменты: Bash
    allowed-tools: Read Bash
  • низкая Утечка данных read-dotenv SKILL.md:33
    Чтение файла .env
    set -a; source /path/to/.env; set +a   # omit if already exported
  • низкая Утечка данных read-dotenv SKILL.md:59
    Чтение файла .env (определение детектора / чёрного списка)
    Load a user-approved env file with `set -a; source /path/to/.env; set +a` in the
    детектор

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/skill_info.yaml
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/tao_job_record.py
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/nccl_allreduce_probe.py
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/install-codex-agents.sh

Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/skill_info.yaml, scripts/tao_job_record.py, scripts/nccl_allreduce_probe.py
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 4 файла(ов): references/skill_info.yaml, scripts/tao_job_record.py, scripts/nccl_allreduce_probe.py
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
  • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Шаги. Шагов: 14
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1608 токенов

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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 440 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 6 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 78.