SKILLEMALL.ai

AC job-status

Навык запроса статуса заданий HPC/AI. Получает информацию о статусе задания по jobId из определенного API-эндпоинта и разбирает поле jobState из JSON-ответа. **Используйте этот навык, когда**: (1) Необходимо запросить статус вычислительных заданий HPC/AI. (2) Пользователь предоставляет параметр jobId. (3) Необходимо получить статус задания (например, RUNNING, COMPLETED, FAILED). (4) Необходимо отслеживать прогресс вычислительных заданий.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«HPC/AI job status query skill. Fetches job status information by jobId…»

HPC/AI job status query skill. Fetches job status information by jobId from a specific API endpoint and parses the jobState field from the JSON response. **Use this skill when**: (1) Need to query HPC/AI computing job status (2) User provides a jobId parameter (3) Need to get job status (e.g., RUNNING, COMPLETED, FAILED) (4) Need to monitor computing job progress

ClawHub Agent Skills автор: bylikai v1.0.1 MIT-0 10 файлов · 2 скрипта тело ≈ 555 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Навык запроса статуса заданий HPC/AI.

Как процесс C 64/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, ошибки и развилки

ИнтеграцияИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
83
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
64/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 9. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "alwaysActive"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 64/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 17
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 555 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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)
    • -32 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 366 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 14 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 17 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (5 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill does what it says, but users should know it queries an external job-status API over plain HTTP and may show detailed job metadata.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.