BD ollama-manager
Управляйте моделями Ollama — Ollama Llama, Qwen, DeepSeek, Phi, Mistral — на ваших машинах. Смотрите, что загружено в Ollama, что занимает место на диске, что никогда не используется. Загружайте, удаляйте и организуйте модели Ollama из одного места. Рекомендации Ollama на основе ИИ для оптимального сочетания моделей в зависимости от вашего оборудования. Управление локальными моделями Ollama | Ollama gestor de modelos IA.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Manage Ollama models — Ollama Llama, Qwen, DeepSeek, Phi, Mistral — ac…»
Manage Ollama models — Ollama Llama, Qwen, DeepSeek, Phi, Mistral — across your machines. See what's loaded in Ollama, what's eating disk, what's never used. Pull, delete, and organize Ollama models from one place. AI-powered Ollama recommendations for the optimal model mix based on your hardware. Ollama本地模型管理 | Ollama gestor de modelos IA.
Управляйте моделями Ollama — Ollama Llama, Qwen, DeepSeek, Phi, Mistral — на ваших машинах.
Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
frontmatter-yamlSKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Flow map in block collection must be sufficiently indented and end with a } at line 5, column 239: …ncy.db","~/.fleet-manager/logs/herd.jsonl"],"os":["darwin","linux","windows"]}} ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении - предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "homepage"
Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (node), но во frontmatter они не объявлены
- 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
- 100Шаги. Шагов: 4
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1668 токенов
- low Разделов верхнего уровня: 10. 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
- +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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 342 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 22 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 4 пунктов
- +4Есть примеры (13 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 59.