CC compute
Выбирает и запускает вычисления для исследовательских работ: локальная оболочка или ядро по сравнению с отсоединенным compute_job на этой машине, сохраненный SSH или Slurm хост, или GPU Modal, с целью, определяемой на основе фактической конфигурации, размером и стоимостью запуска перед отправкой, объявленными выходными данными, отслеживаемыми метриками, а длительная работа передается в систему заданий вместо блокирующей оболочки. Используйте, когда задаче требуется GPU, она будет выполняться дольше нескольких минут, должна пережить сессию или когда пользователь спрашивает, какой облачный сервис или провайдер использовать. Специфичная для провайдера настройка находится в навыках библиотеки cloud-compute; загружайте ее только после того, как цели compute_job покажут этого провайдера.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Chooses and runs compute for research work, local shell or kernel vers…»
Chooses and runs compute for research work, local shell or kernel versus a detached compute_job on this machine, a saved SSH or Slurm host, or Modal GPUs, with the target discovered from what is actually configured, the run sized and priced before dispatch, outputs declared, metrics tracked, and long work handed to the job system instead of a blocking shell. Use when a task needs a GPU, will run longer than a few minutes, must survive the session, or asks which cloud or provider to use. Provider-specific setup lives in the cloud-compute library skills; load one only after compute_job targets shows that provider.
Выбирает и запускает вычисления для исследовательских работ: локальная оболочка или ядро по сравнению с отсоединенным computejob на этой машине, сохраненный…
Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Чем это грозит
Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.
Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.
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.
Сузьте allowed-tools и список переменных до минимума, замените бинарники на исходники или скрипты, которые можно прочитать.
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 · 1
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 1
-
средняя Широкие права
meta-broad-allowed-toolsSKILL.md:1Заранее разрешены широкие инструменты: Bashallowed-tools: Read Bash compute_job provider_compute experiments
Просканировано файлов: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "summary" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "role"
Процессный рейтинг: все десять параметров 60/100
- 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
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
- 100Шаги. Шагов: 14
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1354 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
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
- +4Нет примеров входа/выхода
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 619 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 6 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.