SKILLEMALL.ai

AB symmetry-validation-suite

Предоставляет протоколы эмпирических тестов и метрики для проверки того, действительно ли гипотетические симметрии соблюдаются в данных или моделях перед использованием эквивариантной архитектуры. Включает тестирование инвариантности/эквивариантности, проверку групповой структуры и анализ распределения при преобразованиях. Используйте при тестировании инвариантности, проверке эквивариантности, проверке предположений о симметрии, отладке сбоев модели, связанных с симметрией, или при необходимости проверки на основе данных перед принятием архитектурных решений.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Provides empirical test protocols and metrics to validate whether hypo…»

Provides empirical test protocols and metrics to validate whether hypothesized symmetries actually hold in data or models before committing to equivariant architecture. Includes invariance/equivariance testing, group structure verification, and distribution analysis under transforms. Use when testing invariance, validating equivariance, checking symmetry assumptions, debugging symmetry-related model failures, or needing data-driven validation before architecture decisions.

lyndonkl/claude Agent Skills автор: lyndonkl 4 файла тело ≈ 1 859 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 16 ч назад

Предоставляет протоколы эмпирических тестов и метрики для проверки того, действительно ли гипотетические симметрии соблюдаются в данных или моделях перед…

Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, входы и предусловия, отчётность по ходу

АнализаторДанные и аналитикаРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
65/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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: 4. 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 65/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 85Шаги. Шагов: 5, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1859 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние

    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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 477 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 17 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 5 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (7 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.