SKILLEMALL.ai

AC cm-dvc-pipeline-auditor

Аудит конвейеров DVC (Data Version Control) на воспроизводимость, эффективность хранения и правильность отслеживания. Проверяет dvc.yaml, dvc.lock, файлы .dvc, конфигурацию удаленного хранилища, зависимости этапов конвейера, управление параметрами и отслеживание метрик. Используйте, когда вас просят просмотреть настройку DVC, аудировать конвейеры данных, проверить воспроизводимость, проанализировать хранилище DVC, просмотреть этапы конвейера или устранить проблемы с DVC. Активируется по запросам "dvc", "data version control", "dvc pipeline", "dvc.yaml", "dvc remote", "dvc push", "dvc pull", "dvc repro", "data versioning", "ml pipeline", "dvc metrics", "dvc params".

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Audit DVC (Data Version Control) pipelines for reproducibility, storag…»

Audit DVC (Data Version Control) pipelines for reproducibility, storage efficiency, and tracking correctness. Checks dvc.yaml, dvc.lock, .dvc files, remote storage configuration, pipeline stage dependencies, parameter management, and metric tracking. Use when asked to review DVC setup, audit data pipelines, check reproducibility, analyze DVC storage, review pipeline stages, or troubleshoot DVC issues. Triggers on "dvc", "data version control", "dvc pipeline", "dvc.yaml", "dvc remote", "dvc push", "dvc pull", "dvc repro", "data versioning", "ml pipeline", "dvc metrics", "dvc params".

ClawHub Agent Skills автор: charlie-morrison v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 702 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Аудит конвейеров DVC (Data Version Control) на воспроизводимость, эффективность хранения и правильность отслеживания.

Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, ошибки и развилки, согласованность

АнализаторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
97/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
92
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
63/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 63/100

    • 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
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (cm-dvc-pipeline-auditor) не совпадает с папкой (dvc-pipeline-auditor)
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 12
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1702 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

    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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 11 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 589 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 14 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 12 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (9 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 92.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is an instruction-only DVC audit skill whose project inspection is aligned with its stated purpose, with normal caution around DVC configuration details and suggested remediation commands.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.