SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CD mamba-architecture

Модель пространства состояний со сложностью O(n) против O(n²) у Трансформеров. В 5 раз быстрее при выводе, последовательности длиной в миллион токенов, без KV-кэша. Селективная SSM с аппаратным дизайном. Mamba-1 (d_state=16) и Mamba-2 (d_state=128, multi-head). Модели 130M-2.8B на HuggingFace.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«State-space model with O(n) complexity vs Transformers' O(n²). 5× fast…»

State-space model with O(n) complexity vs Transformers' O(n²). 5× faster inference, million-token sequences, no KV cache. Selective SSM with hardware-aware design. Mamba-1 (d_state=16) and Mamba-2 (d_state=128, multi-head). Models 130M-2.8B on HuggingFace.

davila7/claude-code-templates Agent Skills автор: davila7 MIT 4 файла тело ≈ 1 696 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 6 дн назад

Модель пространства состояний со сложностью O(n) против O(n²) у Трансформеров.

Как процесс D 38/100 · Процесс не доведён — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/selective-ssm.md, references/mamba2-details.md, references/performance.md

ГенераторРазработкаИИ и агентыИсследованиятип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
C
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
68
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
38/100
Процесс не доведён
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/selective-ssm.md, references/mamba2-details.md, references/performance.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: AI-Research-SKILLs

Как улучшить

  1. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/selective-ssm.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/mamba2-details.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/performance.md
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "dependencies"

Процессный рейтинг: все десять параметров 38/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/selective-ssm.md, references/mamba2-details.md, references/performance.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 3 файла(ов): references/selective-ssm.md, references/mamba2-details.md, references/performance.md
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (mamba-architecture) не совпадает с папкой (model-architecture-mamba)
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Шаги. Шагов: 43
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1696 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
  • -43 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 256 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 12 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 43 пунктов
  • +4Есть примеры (11 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.