SKILLEMALL.ai

AB model-migration-plan

Спланируйте миграцию функции LLM с одной модели на другую без сбоев в производстве. Используйте, когда модель устаревает, более новая модель выглядит лучше или дешевле, или когда вас спрашивают, как безопасно обновлять модели, запускать теневой трафик или устанавливать критерии отката для изменения модели. Создает поэтапный план миграции с воротами оценки, теневыми/канареечными этапами, заметками по адаптации промптов и триггерами отката. Для выбора модели в первую очередь используйте model-selection-advisor.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Plan the migration of an LLM feature from one model to another without…»

Plan the migration of an LLM feature from one model to another without breaking production. Use when a model is being deprecated, a newer model looks better or cheaper, or when asked how to upgrade models safely, run shadow traffic, or set rollback criteria for a model change. Produces a phased migration plan with eval gates, shadow/canary stages, prompt-adaptation notes, and rollback triggers. For choosing which model in the first place use model-selection-advisor.

mohitagw15856/pm-claude-skills Agent Skills автор: mohitagw15856 MIT 1 файл тело ≈ 1 187 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 2 дн назад

Спланируйте миграцию функции LLM с одной модели на другую без сбоев в производстве.

Как процесс B 79/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, повторный запуск

ПроцедураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
83
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
79/100
Почти готов
Когда включается вес 12
20
Повторный запуск вес 4
30
Результат и критерий готовности вес 14
60
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Такой же скилл встречается ещё в 2 местах: pm-claude-skills, pm-claude-skills

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 79/100

    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 20
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1187 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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)
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 470 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 20 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.