SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CF blip-2-vision-language

Фреймворк предварительного обучения Vision-Language, связывающий замороженные энкодеры изображений и LLM. Используйте, когда вам нужна генерация подписей к изображениям, ответы на визуальные вопросы, поиск изображений по тексту или мультимодальный чат с передовой производительностью нулевого выстрела.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Vision-language pre-training framework bridging frozen image encoders…»

Vision-language pre-training framework bridging frozen image encoders and LLMs. Use when you need image captioning, visual question answering, image-text retrieval, or multimodal chat with state-of-the-art zero-shot performance.

synthetic-sciences/OpenScience Hermes автор: synthetic-sciences Apache-2.0 3 файла тело ≈ 4 227 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Фреймворк предварительного обучения Vision-Language, связывающий замороженные энкодеры изображений и LLM.

Как процесс F 34/100 · Процесс не описан — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: image, raw_image, query

ПроцедураSalesforceИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
C
84/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
92
Качество 40%
73
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
34/100
Процесс не описан
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: image, raw_image, query
Инструменты и файлы вес 18
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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».
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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 · 8

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 8
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/advanced-usage.md:9
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
    from transformers import Blip…ion, Blip…sor
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/advanced-usage.md:234
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
    from transformers import Blip…ion, Blip…sor
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/advanced-usage.md:264
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
    from transformers import Blip…sor, Blip…ion
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/advanced-usage.md:309
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
    from transformers import Blip…sor, Blip…ion
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/advanced-usage.md:374
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
    from transformers import Blip…sor, Blip…ion
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/troubleshooting.md:18
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    python -c "from transformers import Blip…ion; print('OK')"
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token SKILL.md:66
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
    from transformers import Blip…sor, Blip…ion
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token SKILL.md:307
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
    from transformers import Blip…sor, Blip…ion

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

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-long-hermes description 228 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой)
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: image
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: raw_image
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: query
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "dependencies"

Процессный рейтинг: все десять параметров 34/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: image, raw_image, query
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 3 файла(ов): image, raw_image, query
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (blip-2-vision-language) не совпадает с папкой (blip-2)
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4227 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 24
  • low Разделов верхнего уровня: 10. 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 228 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 30 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 24 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (16 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.