SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CF ml-engineering

Планирование и выполнение производственных задач ML-инженерии: выбор между классификатором и генеративной моделью, базовые модели zero-shot, специализация в кодировании, обучение и дообучение моделей (LoRA/QLoRA), оценка и разработка наборов для оценки, решения по квантованию, развертывание для инференса, отслеживание происхождения, паритет функций, реагирование на дрейф и сортировка регрессий, проверка весов эксперимента и целевое редактирование, основанные на практических инженерных шаблонах для производственных ML-систем. Не использовать для статистического моделирования и экспериментального дизайна (это задача специалиста по данным) или для управления конкретным инференс-движком (это задача инструмента, такого как llama-cpp или vllm).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Plan and execute production ML engineering work — classifier versus ge…»

Plan and execute production ML engineering work — classifier versus generative model selection, zero-shot baselines, coding specialization, model training and fine-tuning (LoRA/QLoRA), evaluation and eval-set design, quantization decisions, inference deployment, lineage, feature parity, drift response, and regression triage, experimental weight inspection and targeted editing, grounded in practical engineering patterns for production ML systems. Do not use for statistical modeling and experimental design (that's the data scientist) or for operating a specific inference engine (that's a tool skill such as llama-cpp or vllm).

magnus919/agent-skills Agent Skills автор: magnus919 MIT 53 файла · 10 скриптов тело ≈ 2 703 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Планирование и выполнение производственных задач ML-инженерии: выбор между классификатором и генеративной моделью, базовые модели zero-shot, специализация в…

Как процесс F 32/100 · Процесс не описан — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../vllm/SKILL.md, ../llama-cpp/SKILL.md, ../unsloth/SKILL.md

ГенераторДанные и аналитикаИнфраструктураИИ и агентытип 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
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
71
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
32/100
Процесс не описан
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../vllm/SKILL.md, ../llama-cpp/SKILL.md, ../unsloth/SKILL.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Шаги вес 15
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
Для прогона на моделях — необязательно
  • 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: 49. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../vllm/SKILL.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../llama-cpp/SKILL.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../unsloth/SKILL.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../system-one/SKILL.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../training-data-annotation/SKILL.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../data-scientist/SKILL.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../agent-evals-and-observability/SKILL.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../tabpfn/SKILL.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 32/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../vllm/SKILL.md, ../llama-cpp/SKILL.md, ../unsloth/SKILL.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 8 файла(ов): ../vllm/SKILL.md, ../llama-cpp/SKILL.md, ../unsloth/SKILL.md
  • 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, 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
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2703 токенов
  • 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
  • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • -35 из 10 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
  • +3Длина description 631 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 10 заголовков
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (20 из 20)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.