AB tensorpool
Этот навык помогает пользователям переносить свои локальные скрипты машинного обучения для запуска на GPU-кластерах TensorPool с использованием интерактивного рабочего процесса кластера (tp ssh). Используйте это, когда у пользователя есть рабочий локальный скрипт, и он хочет масштабировать его до профессионального GPU-оборудования.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«This skill helps users migrate their local machine learning scripts to…»
This skill helps users migrate their local machine learning scripts to run on TensorPool GPU clusters using the interactive cluster workflow (tp ssh). Use this when a user has a working local script and wants to scale it up to professional GPU hardware.
Этот навык помогает пользователям переносить свои локальные скрипты машинного обучения для запуска на GPU-кластерах TensorPool с использованием интерактивного…
Как процесс B 68/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, повторный запуск, отчётность по ходу
Как улучшить
- 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
read-dotenvSKILL.md:246Чтение файла .envexport $(cat .env | xargs)
-
низкая Опасные команды
cmd-background-processSKILL.md:284Запуск фонового / автозапускаемого процессаnohup python train.py > training.log 2>&1 &
Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет
Процессный рейтинг: все десять параметров 68/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 11, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python, node), но во frontmatter они не объявлены
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 85Шаги. Шагов: 60, расплывчатых формулировок: 3
- 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2825 токенов
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- high Скилл велит модели самой совершать необратимое действие, без подтверждения человеком
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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 253 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 19 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 60 пунктов
- +4Есть примеры (20 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.