SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AB ml-engineer

Создает производственные ML-системы с использованием PyTorch 2.x, TensorFlow и современных ML-фреймворков. Реализует развертывание моделей, инжиниринг признаков, A/B-тестирование и мониторинг. Используйте ПРОАКТИВНО для развертывания ML-моделей, оптимизации инференса или производственной ML-инфраструктуры.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Build production ML systems with PyTorch 2.x, TensorFlow, and modern M…»

Build production ML systems with PyTorch 2.x, TensorFlow, and modern ML frameworks. Implements model serving, feature engineering, A/B testing, and monitoring. Use PROACTIVELY for ML model deployment, inference optimization, or production ML infrastructure.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 1 файл тело ≈ 2 257 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Создает производственные ML-системы с использованием PyTorch 2.x, TensorFlow и современных ML-фреймворков. Реализует развертывание моделей, инжиниринг…

Как процесс B 68/100 · Почти готов — слабые места: повторный запуск, отчётность по ходу

ГенераторAWSИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw 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) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
68/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
Когда включается вес 12
50
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: 1. 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 68/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 9, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (node), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 115
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2257 токенов

    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 257 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 19 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 115 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (0 блоков кода)

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