SKILLEMALL.ai

CC execution-hygiene

Выполняет вычисления так, чтобы они завершались, воспроизводились и соответствовали машине, которая будет их повторно выполнять, отделяя длительные задания через compute_job вместо блокировки или ожидания оболочек, контрольные точки, чтобы перезапуски возобновлялись, фиксируя начальные значения и ограничивая потоки BLAS и OpenMP, передавая большие таблицы по потоку с явными типами данных, атомарно записывая выходные данные, регистрируя каждую команду с кодом ее завершения и перезапуская весь конвейер с нуля в пределах целевых ограничений перед завершением. Используйте для любого анализа или конвейера, который выполняется дольше минуты, читает файлы размером больше памяти или будет повторно выполняться на машине с более строгими ограничениями по ЦП, памяти, времени выполнения или сети, чем эта; одноразовая команда оболочки, выходные данные которой считываются немедленно, не нуждается в этом.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Runs computations so they finish, reproduce and fit the machine that w…»

Runs computations so they finish, reproduce and fit the machine that will re-execute them, detaching long jobs through compute_job instead of blocking or sleeping shells, checkpointing so reruns resume, fixing seeds and capping BLAS and OpenMP threads, streaming large tables with explicit dtypes, writing outputs atomically, logging every command with its exit code and rerunning the final pipeline from scratch under the target limits before finishing. Use for any analysis or pipeline that runs longer than a minute, reads files larger than memory, or will be re-executed on a machine with tighter CPU, memory, wall-clock or network limits than this one; a one-off shell command whose output is read immediately does not need it.

synthetic-sciences/OpenScience Agent Skills автор: synthetic-sciences Apache-2.0 1 файл тело ≈ 2 428 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Выполняет вычисления так, чтобы они завершались, воспроизводились и соответствовали машине, которая будет их повторно выполнять, отделяя длительные задания…

Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураРазработкаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
C
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
78
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
58/100
Есть пробелы
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

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Широкие права средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

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.

Автору

Сузьте allowed-tools и список переменных до минимума, замените бинарники на исходники или скрипты, которые можно прочитать.

Как улучшить

    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 · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • средняя Широкие права meta-broad-allowed-tools SKILL.md:1
      Заранее разрешены широкие инструменты: Bash
      allowed-tools: Read Bash python compute_job

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

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "summary"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "role"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 58/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
    • 100Шаги. Шагов: 28
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2428 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
    • -5В тексте остались TODO / заглушки
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 732 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 5 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 28 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 78.