CD ubuntu-ai
Ubuntu AI — создание локальной платформы ИИ на Ubuntu и Debian. Ubuntu AI для настольных ПК x86, периферийных устройств ARM, Raspberry Pi, Jetson Orin и облачных виртуальных машин. Гетерогенный кластер Ubuntu AI с NVIDIA CUDA, AMD ROCm и инференсом на ЦП. LLM, генерация изображений и эмбеддинги на Ubuntu. Debian AI с тем же стеком. Ubuntu AI本地推理平台。Ubuntu IA plataforma local.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Ubuntu AI — build a local AI platform on Ubuntu and Debian. Ubuntu AI…»
Ubuntu AI — build a local AI platform on Ubuntu and Debian. Ubuntu AI across x86 desktops, ARM edge devices, Raspberry Pi, Jetson Orin, and cloud VMs. Heterogeneous Ubuntu AI cluster with NVIDIA CUDA, AMD ROCm, and CPU inference. LLM, image generation, and embeddings on Ubuntu. Debian AI with the same stack. Ubuntu AI本地推理平台。Ubuntu IA plataforma local.
Ubuntu AI — создание локальной платформы ИИ на Ubuntu и Debian.
Как процесс D 48/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Чем это грозит
Скилл содержит фрагменты, которые в чужих руках стоят денег или данных. Ниже, что рискует потерять тот, кто установит, и что должен сделать автор.
Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.
Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.
Как улучшить
- Разберите находки высокой серьёзности: каждая стоит 18 баллов безопасности. Если это ложное срабатывание, добавьте код правила в guard.allow в spec.yaml.
- 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 · 5
-
высокая Опасные команды
cmd-pipe-to-shellSKILL.md:30Скачивание и запуск удалённого кода с неизвестного хоста (pipe в shell)curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh
Средние и низкие: 4
-
средняя Опасные команды
cmd-privilegeSKILL.md:64Повышение привилегий / права на запись для всехsudo tee /etc/systemd/system/herd-router.service << 'EOF'
-
средняя Опасные команды
cmd-privilegeSKILL.md:84Повышение привилегий / права на запись для всехsudo tee /etc/systemd/system/herd-node.service << 'EOF'
-
низкая Опасные команды
cmd-background-processSKILL.md:79Запуск фонового / автозапускаемого процессаsudo systemctl enable --now herd-router
-
низкая Опасные команды
cmd-background-processSKILL.md:99Запуск фонового / автозапускаемого процессаsudo systemctl enable --now herd-node
Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- 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 48/100
- 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: 1, без проверки текущего состояния
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 14
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1350 токенов
- 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
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 353 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 18 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов
- +4Есть примеры (12 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.