AC local-llm-setup-advisor
Помощь пользователям с подтвержденным спросом: разработчикам требуется руководство по запуску полезных рабочих процессов ИИ и LLM локально на потребительском ЦП или семейном графическом процессоре без зависимости от облачных систем. Это требование поддерживается 12 отдельными онлайн-сигналами из 3 семей источников, поэтому оно представляет собой более широкий спрос, а не единичный изолированный запрос. Используйте, когда пользователь запрашивает программное обеспечение и данные, локальные LLM, потребительские GPU, инференс на ЦП, llama.cpp или нуждается в практическом рабочем процессе, артефакте, контрольном списке, анализе или поддержке реализации для этого требования.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Help users with Validated demand: Builders need guidance for running u…»
Help users with Validated demand: Builders need guidance for running useful AI and LLM workflows locally on consumer CPU or family GPU hardware without depending on cloud-only systems. This requirement is supported by 12 separate online signals across 3 source families, so it represents broader demand rather than a single isolated request.. Use when a user asks for software-and-data, local llm, consumer gpu, cpu inference, llama.cpp, or needs a practical workflow, artifact, checklist, analysis, or implementation support for this requirement.
Помощь пользователям с подтвержденным спросом: разработчикам требуется руководство по запуску полезных рабочих процессов ИИ и LLM локально на потребительском…
Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, ошибки и развилки
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 · 0
✓ Критических и высоких находок нет
Просканировано файлов: 7. 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 62/100
- 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
- 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (local-llm-setup-advisor) не совпадает с папкой (local-llm-setup-advisor-233439)
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 16
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 647 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
- +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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 547 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 6 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 16 пунктов
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.