SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC unsloth

Устанавливайте, используйте и устраняйте неполадки Unsloth Core, Studio и Desktop для локального вывода и обучения моделей. Используйте для настройки среды Unsloth, контролируемого дообучения LoRA/QLoRA, специализации в кодировании, аудита верификаторов, шаблонов чата, GRPO и обучения предпочтений, рабочих процессов с обработкой изображений и аудио, моделей принятия решений, локальных агентов и инструментов кодирования, динамической квантизации, восстановления контрольных точек, многопроцессорного обучения и экспорта моделей в GGUF или в серверные движки. Не используйте для нейтральной к фреймворкам ML-стратегии или для работы автономного сервера вывода, не связанного с Unsloth.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Install, operate, and troubleshoot Unsloth Core, Studio, and Desktop f…»

Install, operate, and troubleshoot Unsloth Core, Studio, and Desktop for local inference and model training. Use for Unsloth environment setup, LoRA/QLoRA supervised fine-tuning, coding specialization, verifier audits, chat templates, GRPO and preference training, vision and audio workflows, decision models, local coding agents and tools, dynamic quantization, checkpoint recovery, multi-GPU training, and model export to GGUF or serving engines. Do not use for framework-neutral ML strategy or operating a standalone inference server unrelated to Unsloth.

magnus919/agent-skills Agent Skills автор: magnus919 MIT 38 файлов · 12 скриптов тело ≈ 3 132 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Устанавливайте, используйте и устраняйте неполадки Unsloth Core, Studio и Desktop для локального вывода и обучения моделей.

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/gpu_completion.cpp, assets/train.jsonl, assets/heldout.jsonl

ПроцедураDockerРазработкаИИ 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
B
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
78
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
Есть пробелы
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/gpu_completion.cpp, assets/train.jsonl, assets/heldout.jsonl
Инструменты и файлы вес 18
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • низкая Опасные команды cmd-autorun-instruction references/installation.md:48
    Инструкция автоматически запускать скрипт в каждой сессии (документация security-скилла)
    First run `scripts/unsloth_preflight.py doctor --json` inside the environment.
    security-скилл

Просканировано файлов: 35. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/gpu_completion.cpp
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: assets/train.jsonl
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: assets/heldout.jsonl
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: assets/requirements-gpuslut01.lock

Процессный рейтинг: все десять параметров 55/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/gpu_completion.cpp, assets/train.jsonl, assets/heldout.jsonl
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 4 файла(ов): scripts/gpu_completion.cpp, assets/train.jsonl, assets/heldout.jsonl
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, 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
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Шаги. Шагов: 20
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3132 токенов
  • low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • 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
  • -36 из 12 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
  • +3Длина description 558 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 11 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 20 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (15 из 15)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 78.