AD qubitclient-vqa-review
ВИЗУАЛЬНЫЙ обзор квантовых экспериментов и ответы на вопросы (VQA) с использованием моделей Vision Language Models (VLM). Анализируйте РЕЗУЛЬТАТЫ ЭКСПЕРИМЕНТОВ (ГРАФИКИ) для: (1) Описания типов графиков и осей, (2) Классификации результатов эксперимента (Ожидаемый/Субоптимальный/Аномальный/Проблема с аппаратурой), (3) Научного обоснования с предложениями по следующим шагам, (4) Оценки надежности подгонки, (5) Извлечения физических параметров из графиков, (6) Оценки статуса эксперимента (УСПЕХ/НЕУДАЧА). Примечание: Используйте инструменты для числовой подгонки на СЫРЫХ ДАННЫХ. Поддерживает более 20 семейств экспериментов, включая T1, T2, Раби, Рамзи, спектроскопию, DRAG, pinchoff и другие.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Quantum experiment VISUAL review and Question Answering (VQA) using Vi…»
Quantum experiment VISUAL review and Question Answering (VQA) using Vision Language Models (VLM). Analyze experiment RESULT PLOTS to: (1) Describe plot types and axes, (2) Classify experiment outcomes (Expected/Suboptimal/Anomalous/Apparatus issue), (3) Scientific reasoning with next-step suggestions, (4) Assess fit reliability, (5) Extract physical parameters from plots, (6) Evaluate experiment status (SUCCESS/FAILURE). Note: Use tools for numerical fitting on RAW DATA. Supports 20+ experiment families including T1, T2, Rabi, Ramsey, spectroscopy, DRAG, pinchoff, and more.
ВИЗУАЛЬНЫЙ обзор квантовых экспериментов и ответы на вопросы (VQA) с использованием моделей Vision Language Models (VLM).
Как процесс D 38/100 · Процесс не доведён — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, когда включается
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 · 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 38/100
- 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 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
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1920 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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 580 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 22 заголовков
- +4Есть примеры (19 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.