SKILLEMALL.ai

CF ruview-model-training

Обучение моделей RuView — бесконтактная WiFlow-поза (10 сигналов датчиков, без меток), поза с визуальным контролем (MediaPipe + ESP32 CSI → 92,9% PCK@20, ADR-079), контрастные вложения RuVector (AETHER, ADR-024), обобщение домена (MERIDIAN, ADR-027), адаптация локальной среды SNN, плюс обучение на GPU в GCloud и публикация на Hugging Face. Используйте при создании, доработке, оценке или выпуске модели.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Train RuView models — camera-free WiFlow pose (10 sensor signals, no l…»

Train RuView models — camera-free WiFlow pose (10 sensor signals, no labels), camera-supervised pose (MediaPipe + ESP32 CSI → 92.9% PCK@20, ADR-079), RuVector contrastive embeddings (AETHER, ADR-024), domain generalization (MERIDIAN, ADR-027), local SNN environment adaptation, plus GPU training on GCloud and Hugging Face publishing. Use when building, fine-tuning, evaluating, or shipping a model.

ruvnet/wifi-densepose Agent Skills автор: ruvnet MIT 1 файл тело ≈ 1 209 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 7 ч назад

Обучение моделей RuView — бесконтактная WiFlow-поза (10 сигналов датчиков, без меток), поза с визуальным контролем (MediaPipe + ESP32 CSI → 92,9% PCK@20…

Как процесс F 29/100 · Процесс не описан — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/gcloud-train.sh

АнализаторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
C
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
78
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
29/100
Процесс не описан
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/gcloud-train.sh
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

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Широкие права средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Скилл просит больше прав, чем нужно для задачи: широкий доступ к инструментам, секретные переменные окружения, бинарные файлы. Каждое лишнее право расширяет ущерб при ошибке или взломе.

Автору

Сузьте allowed-tools и список переменных до минимума, замените бинарники на исходники или скрипты, которые можно прочитать.

Как улучшить

  1. 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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • средняя Широкие права meta-broad-allowed-tools SKILL.md:1
    Заранее разрешены широкие инструменты: Bash
    allowed-tools: Bash Read Write Edit Glob Grep

Просканировано файлов: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/gcloud-train.sh

Процессный рейтинг: все десять параметров 29/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/gcloud-train.sh
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): scripts/gcloud-train.sh
  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
  • 75Шаги. Шагов: 3
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1209 токенов
  • low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 399 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 11 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 3 пунктов
  • +4Есть примеры (7 блоков кода)

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