SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BF vss-deploy-dense-captioning

Используйте этот навык при развертывании автономного RT-VLM для плотного описания или при вызове его REST API (загрузки, описания, потоки, chat-completions, Kafka). Не для развертывания профиля VSS или приема данных для поиска видео.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use this skill when deploying standalone RT-VLM dense captioning or ca…»

Use this skill when deploying standalone RT-VLM dense captioning or calling its REST API (uploads, captions, streams, chat-completions, Kafka). Not for VSS profile deploy or video-search ingestion.

ClawHub Agent Skills автор: NVIDIA 1 файл тело ≈ 3 214 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 23 ч назад

Используйте этот навык при развертывании автономного RT-VLM для плотного описания или при вызове его REST API (загрузки, описания, потоки, chat-completions…

Как процесс F 57/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../vss-deploy-profile/SKILL.md, references/deploy-rt-vlm-service.md, references/api-surface-26.05.md

ИнтеграцияDockerИнфраструктуратип 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%
98
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
57/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../vss-deploy-profile/SKILL.md, references/deploy-rt-vlm-service.md, references/api-surface-26.05.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 · 2

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 2
  • низкая Утечка данных net-credential-use SKILL.md:142
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    export API_KEY="${NGC_CLI_API_KEY:-${RTVI_VLM_API_KEY:-}}" # bearer token used by host-side curl commands
    в кавычках
  • низкая Утечка данных net-credential-use SKILL.md:152
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    MODEL_ID="$(curl -fsS "$BASE_URL/v1/models" -H "Authorization: Bearer $API_KEY" | jq -r '.data[0].id // .id')"
    в кавычках

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

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../vss-deploy-profile/SKILL.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/deploy-rt-vlm-service.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/api-surface-26.05.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/kafka-workflows.md
  • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 217): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

Процессный рейтинг: все десять параметров 57/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../vss-deploy-profile/SKILL.md, references/deploy-rt-vlm-service.md, references/api-surface-26.05.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 4 файла(ов): ../vss-deploy-profile/SKILL.md, references/deploy-rt-vlm-service.md, references/api-surface-26.05.md
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 32, без проверки текущего состояния
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 100Шаги. Шагов: 23
  • 100Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3214 токенов
  • 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

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
  • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
  • +3Длина description 197 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 15 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 23 пунктов
  • +4Есть примеры (7 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.