SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CD local-ai-agents

Создавайте локальные ИИ-агенты, работающие полностью на рабочей станции разработчика с помощью Microsoft Foundry Local и моделей Qwen с поддержкой вызова функций. Охватывает изолированные локальные инструменты, локальный RAG с Chroma, локальные серверы MCP, гибридную маршрутизацию в облаке/локально, а также компромиссы в отношении конфиденциальности, затрат и работы в автономном режиме.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Build local-first AI agents that run entirely on a developer workstati…»

Build local-first AI agents that run entirely on a developer workstation with Microsoft Foundry Local and Qwen function-calling models. Covers sandboxed local tools, local RAG with Chroma, local MCP servers, hybrid cloud/local routing, and privacy, cost, and offline trade-offs.

microsoft/ai-agents-for-beginners Agent Skills автор: microsoft 1 файл тело ≈ 1 213 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 10 дн назад

Создавайте локальные ИИ-агенты, работающие полностью на рабочей станции разработчика с помощью Microsoft Foundry Local и моделей Qwen с поддержкой вызова…

Как процесс D 35/100 · Процесс не доведён — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../../../17-creating-local-ai-agents/code_samples/17-local-agent-foundry-local.ipynb

ГенераторИИ 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
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
67
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
35/100
Процесс не доведён
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../../../17-creating-local-ai-agents/code_samples/17-local-agent-foundry-local.ipynb
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Такой же скилл встречается ещё в 3 местах: ai-agents-for-beginners, ai-agents-for-beginners, ai-agents-for-beginners

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. 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: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../../../17-creating-local-ai-agents/code_samples/17-local-agent-foundry-local.ipynb

Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../../../17-creating-local-ai-agents/code_samples/17-local-agent-foundry-local.ipynb
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): ../../../17-creating-local-ai-agents/code_samples/17-local-agent-foundry-local.ipynb
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 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
  • 100Шаги. Шагов: 17
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1213 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
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 278 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 8 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 17 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 67.