AD nsap-neural-sparse-processing
Нейронная разреженная асинхронная обработка (NSAP): Применяйте разреженное кодирование, подобное мозговому, и асинхронную активацию модулей для энергоэффективной архитектуры ИИ. 神经稀疏异步处理架构：模拟人脑稀疏编码与异步模块激活，实现高效 AI 计算。 Используйте, когда вас просят: оптимизировать архитектуру ИИ, моделировать нейронную модульность, снизить вычислительные затраты, разработать эффективные многозадачные системы или понять вычисления, вдохновленные мозгом. Охватывает модульную декомпозицию, разреженную активацию, асинхронное выполнение и динамическое распределение ресурсов.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Neural Sparse Asynchronous Processing (NSAP): Apply brain-like sparse…»
Neural Sparse Asynchronous Processing (NSAP): Apply brain-like sparse coding and asynchronous module activation for energy-efficient AI architecture. 神经稀疏异步处理架构：模拟人脑稀疏编码与异步模块激活，实现高效 AI 计算。 Use when asked to: optimize AI architecture, simulate neural modularity, reduce compute cost, design efficient multi-task systems, or understand brain-inspired computing. Covers modular decomposition, sparse activation, async execution, and dynamic resource allocation.
Нейронная разреженная асинхронная обработка (NSAP): Применяйте разреженное кодирование, подобное мозговому, и асинхронную активацию модулей для…
Как процесс D 48/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
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: 15. 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 48/100
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 85Шаги. Шагов: 17, расплывчатых формулировок: 1
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1203 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
- -219 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- -31 из 5 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 459 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 22 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 17 пунктов
- +4Есть примеры (9 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.