SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BB rocm_vllm_deployment

Готовое к эксплуатации развертывание vLLM на GPU AMD ROCm. Сочетает автоматическую проверку окружения, определение параметров модели, развертывание через Docker Compose, проверку работоспособности и функциональное тестирование с комплексным логированием и лучшими практиками безопасности.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Production-ready vLLM deployment on AMD ROCm GPUs. Combines environmen…»

Production-ready vLLM deployment on AMD ROCm GPUs. Combines environment auto-check, model parameter detection, Docker Compose deployment, health verification, and functional testing with comprehensive logging and security best practices.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 3 файла · 2 скрипта тело ≈ 3 698 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Готовое к эксплуатации развертывание vLLM на GPU AMD ROCm.

Как процесс B 70/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, согласованность

ПроцедураDockerИнфраструктуратип 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
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
71
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
70/100
Почти готов
Когда включается вес 12
20
Согласованность вес 8
40
Инструменты и файлы вес 18
60
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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 · 2

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 2
  • низкая Опасные команды cmd-shell-rc SKILL.md:243
    Запись в файл автозагрузки shell (.bashrc / .zshrc / .profile) (документация security-скилла)
    echo "Please add to ~/.bash_profile:"
    security-скилл
  • низкая Опасные команды cmd-shell-rc SKILL.md:245
    Запись в файл автозагрузки shell (.bashrc / .zshrc / .profile) (документация security-скилла)
    echo "Then run: source ~/.bash_profile"
    security-скилл

Просканировано файлов: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "timeout"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "platform"

Процессный рейтинг: все десять параметров 70/100

  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (rocm_vllm_deployment) не совпадает с папкой (rocm-vllm-deployment)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), 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: 67
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3698 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 12. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (11 тегов): типизированный вызов надёжнее

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 237 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 27 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 67 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (17 блоков кода)
  • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

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