AB gpu-keepalive-with-keepgpu
Установка и эксплуатация KeepGPU для поддержания работы GPU с использованием как блокирующих CLI, так и неблокирующих сервисных рабочих процессов. Используйте, когда пользователи запрашивают создание команды keep-gpu, управление запуском/статусом/остановкой сеанса, использование панели управления, настройку (--vram, --interval, --busy-threshold), установку из этого репозитория или устранение неполадок сеансов keep; не используйте для разработки репозитория, рефакторинга кода или неу సంబంధных инструментов Python.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Install and operate KeepGPU for GPU keep-alive with both blocking CLI…»
Install and operate KeepGPU for GPU keep-alive with both blocking CLI and non-blocking service workflows. Use when users ask for keep-gpu command construction, start/status/stop session control, dashboard usage, tuning (--vram, --interval, --busy-threshold), installation from this repository, or troubleshooting keep sessions; do not use for repository development, code refactoring, or unrelated Python tooling.
Установка и эксплуатация KeepGPU для поддержания работы GPU с использованием как блокирующих CLI, так и неблокирующих сервисных рабочих процессов.
Как процесс B 68/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, 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 · 1
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 1
-
низкая Опасные команды
cmd-background-processSKILL.md:170Запуск фонового / автозапускаемого процессаnohup keep-gpu --gpu-ids 0 --vram 1GiB --interval 300 > keepgpu.log 2>&1 &
Просканировано файлов: 3. 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
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python, node), но во frontmatter они не объявлены
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 26
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1331 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
- +3Длина description 413 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 14 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 26 пунктов
- +4Есть примеры (17 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 86.