BD ai-llmops
Практическое руководство по управлению полным жизненным циклом ИИ-моделей и активов (LLMOps) — от «модель используется» до «активы четко определены»: обзор активов и реестр (регистрация пяти типов активов: модели/промпты/базы знаний/наборы оценок/конфигурации агентов), карточки моделей и регистрация (поля карточки модели, процесс регистрации, управление метаданными), управление версиями (версионирование моделей/промптов/баз знаний, поэтапное развертывание, откат в один клик), управление выпуском и снятием с эксплуатации (утверждение выпуска, вывод из эксплуатации, утилизация и миграция), мониторинг дрейфа (дрейф данных/концептуальный дрейф/дрейф модели, метрики мониторинга и пороговые значения оповещения), управление затратами (расчет стоимости токенов, контроль бюджета, многоуровневая маршрутизация, снижение затрат за счет дистилляции и кэширования), система управления и процессы (роли и обязанности, рабочий процесс утверждения, аудит). Прилагается список для инвентаризации активов в один клик без зависимостей, шаблон карточки модели, проверка жизненного цикла, основные моменты мониторинга дрейфа и список управления затратами. Предназначен для руководителей ИИ-платформ, инженеров, эксплуатации и финансов — дополняет корпоративное управление ИИ (управление политиками), этот навык управляет активами и инженерией.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI 模型与资产全生命周期管理（LLMOps）实操手册——从"有模型在用"到"资产清清楚楚"：资产全景与台账（模型/Prompt/知识库/评…»
AI 模型与资产全生命周期管理（LLMOps）实操手册——从"有模型在用"到"资产清清楚楚"：资产全景与台账（模型/Prompt/知识库/评估集/Agent 配置五类资产登记）、模型卡与注册（Model Card 字段规范、注册流程、元数据管理）、版本管理（模型/Prompt/知识库版本化、灰度发布、一键回滚）、上线下线管理（上线审批、退役下线、废弃处置与迁移）、漂移监控（数据漂移/概念漂移/模型漂移、监控指标与告警阈值）、成本治理（Token 成本核算、预算控制、路由分层、蒸馏与缓存降本）、治理制度与流程（角色职责、审批流、审计留痕）。附零依赖本地工具一键出盘点清单、模型卡模板、生命周期检查、漂移监控要点与成本治理清单。面向 AI 平台、工程、运维与财务负责人——与企业 AI 治理（管制度）互补，本技能管资产与工程。
Практическое руководство по управлению полным жизненным циклом ИИ-моделей и активов (LLMOps) — от «модель используется» до «активы четко определены»: обзор…
Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
- 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: 18. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-long-hermesdescription 364 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой) - предупреждение
description-no-whenни description, ни раздел "## When to Use" не говорят, когда применять скилл - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "slug" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "display_name" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "displayName" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "title" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "description_en"
Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100
- 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
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 15
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 549 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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 364 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 10 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (8 из 8)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.