SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CD lambda-gpu-cloud

Безопасно проверяет и управляет экземплярами GPU Lambda Cloud через документированный Cloud API и SSH, с явным одобрением перед выполнением платных или разрушительных действий.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Safely inspect and operate Lambda Cloud GPU instances through the docu…»

Safely inspect and operate Lambda Cloud GPU instances through the documented Cloud API and SSH, with explicit approval before billable or destructive actions.

synthetic-sciences/OpenScience Hermes автор: synthetic-sciences Apache-2.0 1 файл тело ≈ 903 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Безопасно проверяет и управляет экземплярами GPU Lambda Cloud через документированный Cloud API и SSH, с явным одобрением перед выполнением платных или…

Как процесс D 48/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
C
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
66
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
48/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
20
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.
  2. Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
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

  • предупреждение description-long-hermes description 158 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой)
  • предупреждение description-no-when ни description, ни раздел "## When to Use" не говорят, когда применять скилл
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "dependencies"

Процессный рейтинг: все десять параметров 48/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (lambda-gpu-cloud) не совпадает с папкой (lambda-labs)
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 19
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 903 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 158 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 6 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 19 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 66.