SKILLEMALL.ai

CD flagrelease-entrance-flagos

Оркестратор полного конвейера FlagRelease. Выполняет полный конвейер развертывания, верификации и бенчмаркинга LLM для многочиповых GPU-бэкендов. Последовательно выполняет: install-stack → env-verify → model-verify → perf-test, передавая состояние между шагами и производя окончательный структурированный отчет. Предполагается, что gpu-container-setup (Шаг 1) уже выполнен — должен существовать работающий контейнер с PyTorch + доступом к GPU.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Full FlagRelease pipeline orchestrator. Runs the complete LLM deployme…»

Full FlagRelease pipeline orchestrator. Runs the complete LLM deployment, verification, and benchmarking pipeline for multi-chip GPU backends. Executes: install-stack → env-verify → model-verify → perf-test in sequence, passing state between steps and producing a final structured report. Assumes gpu-container-setup (Step 1) is already done — a running container with PyTorch + GPU access must exist.

ClawHub Claude Code автор: Flagos v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 1 752 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 7 дн назад

Оркестратор полного конвейера FlagRelease.

Как процесс D 40/100 · Процесс не доведён — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/collect_env_info.py, scripts/detect_network.py, scripts/select_flagtree_wheel.py

ПроцедураDockerИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
C
82/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
63
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
40/100
Процесс не доведён
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/collect_env_info.py, scripts/detect_network.py, scripts/select_flagtree_wheel.py
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Широкие права средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Скилл просит больше прав, чем нужно для задачи: широкий доступ к инструментам, секретные переменные окружения, бинарные файлы. Каждое лишнее право расширяет ущерб при ошибке или взломе.

Автору

Сузьте allowed-tools и список переменных до минимума, замените бинарники на исходники или скрипты, которые можно прочитать.

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. 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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • средняя Широкие права meta-broad-allowed-tools SKILL.md:1
    Заранее разрешены широкие инструменты: Bash(*)
    allowed-tools: Bash(*) Read Edit Write Glob Grep WebSearch WebFetch AskUserQuestion Agent

Просканировано файлов: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/collect_env_info.py
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/detect_network.py
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/select_flagtree_wheel.py
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/validate_packages.py
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/run_offline_inference.py
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/test_serve_mode.py
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/error-classification.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/diff_analysis.py
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/run_all_benchmarks.py
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "user-invokable"

Процессный рейтинг: все десять параметров 40/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/collect_env_info.py, scripts/detect_network.py, scripts/select_flagtree_wheel.py
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 9 файла(ов): scripts/collect_env_info.py, scripts/detect_network.py, scripts/select_flagtree_wheel.py
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 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
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Шаги. Шагов: 31
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1752 токенов

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 401 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 12 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 31 пунктов
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 63.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill is a deployment orchestrator with legitimate goals, but it delegates execution to unbundled sibling skills and grants broad command, file, network, and agent authority that cannot be fully reviewed from this package.
LLM: suspicious (high) · 16 сент. 2026 г.