SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD skypilot-multi-cloud-orchestration

Мультиоблачная оркестровка для ML-рабочих нагрузок с автоматической оптимизацией затрат. Используйте, когда вам нужно запускать задачи обучения или пакетные задачи в нескольких облаках, использовать спотовые экземпляры с автоматическим восстановлением или оптимизировать затраты на GPU между поставщиками.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Multi-cloud orchestration for ML workloads with automatic cost optimiz…»

Multi-cloud orchestration for ML workloads with automatic cost optimization. Use when you need to run training or batch jobs across multiple clouds, leverage spot instances with auto-recovery, or optimize GPU costs across providers.

synthetic-sciences/OpenScience Hermes автор: synthetic-sciences Apache-2.0 3 файла тело ≈ 2 296 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Мультиоблачная оркестровка для ML-рабочих нагрузок с автоматической оптимизацией затрат.

Как процесс D 41/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураAWSGoogle CloudAzureKubernetesИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
B
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
82
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
41/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

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

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-long-hermes description 232 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой)
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "dependencies"

Процессный рейтинг: все десять параметров 41/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (skypilot-multi-cloud-orchestration) не совпадает с папкой (skypilot)
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, node), но во frontmatter они не объявлены
  • 85Шаги. Шагов: 22, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2296 токенов
  • low Разделов верхнего уровня: 15. 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
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 232 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 42 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов
  • +4Есть примеры (29 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.