CC together-ai-inference
Бессерверное инференсное обучение, дообучение, эмбеддинги, генерация изображений и пакетная обработка на 200+ моделях с открытым исходным кодом через API, совместимый с OpenAI. Используйте, когда вам нужен быстрый и экономичный доступ к LLM с открытым исходным кодом без управления инфраструктурой.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Serverless inference, fine-tuning, embeddings, image generation, and b…»
Serverless inference, fine-tuning, embeddings, image generation, and batch processing on 200+ open-source models via an OpenAI-compatible API. Use when you need fast, cost-effective access to open-source LLMs without managing infrastructure.
Бессерверное инференсное обучение, дообучение, эмбеддинги, генерация изображений и пакетная обработка на 200+ моделях с открытым исходным кодом через API…
Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, согласованность, повторный запуск
Как улучшить
- Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- 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-hermesdescription 241 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой) - предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 5179 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/ - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "dependencies"
Процессный рейтинг: все десять параметров 58/100
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (together-ai-inference) не совпадает с папкой (together-ai)
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5179 токенов
- 100Шаги. Шагов: 21
- low Разделов верхнего уровня: 14. 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)
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 241 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 50 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 21 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (24 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.