AD hugging-face-trackio
Отслеживайте и визуализируйте эксперименты по обучению ML с помощью Trackio. Используйте при логировании метрик во время обучения (Python API), отправке оповещений для диагностики обучения или извлечении/анализе залогированных метрик (CLI).
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Track and visualize ML training experiments with Trackio. Use when log…»
Track and visualize ML training experiments with Trackio. Use when logging metrics during training (Python API), firing alerts for training diagnostics, or retrieving/analyzing logged metrics (CLI).
Отслеживайте и визуализируйте эксперименты по обучению ML с помощью Trackio.
Как процесс D 45/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- 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 · 3
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 3
-
низкая Утечка данных
exfil-webhook-urlreferences/alerts.md:16URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес) (значение-заглушка)webhook_url="https://hooks.slack.com/...", # Per-alert webhook override (optional)
заглушка -
низкая Утечка данных
exfil-webhook-urlreferences/alerts.md:35URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес) (значение-заглушка)webhook_url="https://hooks.slack.com/services/...",
заглушка -
низкая Утечка данных
exfil-webhook-urlreferences/alerts.md:46URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес) (значение-заглушка)webhook_url="https://hooks.slack.com/services/...", # Overrides global URL
заглушка
Просканировано файлов: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "risk" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "source" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "source_repo" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "source_type" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "date_added" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "license_source"
Процессный рейтинг: все десять параметров 45/100
- 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
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 19
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1222 токенов
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- low Ответ описан самодельной разметкой (3 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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 198 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 10 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 19 пунктов
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 86.