AC llama-cpp
Эксплуатируйте, настраивайте, тестируйте и устраняйте неполадки llama.cpp на системах CPU, Metal, CUDA, HIP/ROCm, Vulkan, SYCL и гибридных или многопроцессорных системах. Используйте при установке или сборке llama.cpp, выборе или проверке моделей GGUF, запуске llama-cli, обслуживании API, совместимого с OpenAI, с помощью llama-server, настройке памяти и производительности или диагностике сбоев бэкенда, контекста, шаблона и API. Не используйте для обучения или дообучения моделей, общего выбора фреймворка для инференса, llama-cpp-python или других привязок, LlamaIndex, Ollama или работы LM Studio.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Operate, configure, benchmark, and troubleshoot llama.cpp across CPU,…»
Operate, configure, benchmark, and troubleshoot llama.cpp across CPU, Metal, CUDA, HIP/ROCm, Vulkan, SYCL, and hybrid or multi-GPU systems. Use when installing or building llama.cpp, selecting or inspecting GGUF models, running llama-cli, serving an OpenAI-compatible API with llama-server, tuning memory and performance, or diagnosing backend, context, template, and API failures. Do not use for model training or fine-tuning, general inference-framework selection, llama-cpp-python or other bindings, LlamaIndex, Ollama, or LM Studio operation.
Эксплуатируйте, настраивайте, тестируйте и устраняйте неполадки llama.cpp на системах CPU, Metal, CUDA, HIP/ROCm, Vulkan, SYCL и гибридных или…
Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск
Как улучшить
- 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: 11. 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 60/100
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
- 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 15
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2052 токенов
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- medium Тестов 6, и все положительные: нет ни одного случая «должен отказать» или «должен переспросить»
- low Среди тестов нет случая на инъекцию через данные
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
- +2Инструкции на одном языке
- +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
- +3Длина description 546 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 13 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (6 из 6)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 93.