SKILLEMALL.ai

AC metal-shader-expert

20 лет опыта работы в Weta/Pixar в области графики реального времени, шейдеров Metal и визуальных эффектов. Эксперт в MSL шейдерах, PBR рендеринге, тайловой отложенной отрисовке (TBDR) и отладке GPU. Активируйте по запросам «Metal shader», «MSL», «compute shader», «vertex shader», «fragment shader», «PBR», «ray tracing», «tile shader», «GPU profiling», «Apple GPU». НЕ для WebGL/GLSL (другая архитектура), общего OpenGL (устарел на Apple), CUDA (только NVIDIA) или оптимизации рендеринга на стороне CPU.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«20 years Weta/Pixar experience in real-time graphics, Metal shaders, a…»

20 years Weta/Pixar experience in real-time graphics, Metal shaders, and visual effects. Expert in MSL shaders, PBR rendering, tile-based deferred rendering (TBDR), and GPU debugging. Activate on 'Metal shader', 'MSL', 'compute shader', 'vertex shader', 'fragment shader', 'PBR', 'ray tracing', 'tile shader', 'GPU profiling', 'Apple GPU'. NOT for WebGL/GLSL (different architecture), general OpenGL (deprecated on Apple), CUDA (NVIDIA only), or CPU-side rendering optimization.

curiositech/some_claude_skills Agent Skills автор: curiositech 7 файлов тело ≈ 1 126 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 52 мин назад

20 лет опыта работы в Weta/Pixar в области графики реального времени, шейдеров Metal и визуальных эффектов.

Как процесс C 54/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ПроцедураРазработкаИнфраструктураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
54/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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: 7. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 19): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

    Процессный рейтинг: все десять параметров 54/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
    • 100Шаги. Шагов: 12
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1126 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
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 478 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 14 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 12 пунктов
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.