SKILLEMALL.ai

AC casadi-ipopt-nlp

Нелинейная оптимизация с использованием решателя CasADi и IPOPT. Используйте при построении и решении задач нелинейного программирования: определение символьных переменных, добавление нелинейных ограничений, настройка параметров решателя, обработка множественных инициализаций и извлечение решений. Охватывает шаблоны оптимизации энергетических систем, включая масштабирование по единицам и формулировки с комплексными числами.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Nonlinear optimization with CasADi and IPOPT solver. Use when building…»

Nonlinear optimization with CasADi and IPOPT solver. Use when building and solving NLP problems: defining symbolic variables, adding nonlinear constraints, setting solver options, handling multiple initializations, and extracting solutions. Covers power systems optimization patterns including per-unit scaling and complex number formulations.

ClawHub Agent Skills автор: wu-uk v0.1.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 134 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Нелинейная оптимизация с использованием решателя CasADi и IPOPT.

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    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 51/100

    • 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
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (casadi-ipopt-nlp) не совпадает с папкой (energy-ac-optimal-power-flow-casadi-ipopt-nlp)
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 9
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1134 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 343 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 16 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 9 пунктов
    • +4Есть примеры (11 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    The skill artifacts are coherent ClawHub and Convex maintenance guidance with disclosed commands and guardrails for privileged actions.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.