SKILLEMALL.ai

B deepstream-import-vision-model

Use this skill to bring a supported object-detection vision model from HuggingFace or NVIDIA NGC into an NVIDIA DeepStream pipeline with end-to-end automation: ONNX download, SafeTensors export, TRT engine build, custom nvinfer bbox parser, multi-stream benchmark, and PDF report. Object detection models only.

ClawHub Agent Skills автор: NVIDIA 1 файл тело ≈ 3 414 токенов открыть источник ↗ проанализирован 32 ч назад
АнализаторPDFDockerPlaywrightИнфраструктураРазработкаДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
B
86/100
Общая оценка
Безопасность 60%
95
Качество 40%
73
Тесты бонус
0

Чем это грозит

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

Опасные команды средняя серьёзность

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

Если установить

Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.

Автору

Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.

Как улучшить

  1. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
  2. Добавьте evals/evals.json с 4–6 реальными запросами и ожидаемыми ответами: тогда полная проверка использует ваши кейсы, а не черновик модели.
  3. Добавьте spec.yaml с триггерами и утверждениями (skilltest init): это контракт поведения для CI.

Находки guard · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • средняя Опасные команды cmd-install-from-url SKILL.md:259
    Установка пакета по недоверенному URL / из архива (строка таблицы в документации)
    | `No module named 'pyservicemaker'` | Install into venv: `pip install /opt/nvidia/deepstream/.../pyservicemaker*.whl` |
    таблица

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

Lint

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/model-acquire.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/engine-build.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/pipeline-run.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/report-generation.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/windows.md

Процессная зрелость 51/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/model-acquire.md, references/engine-build.md, references/pipeline-run.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 5 файла(ов): references/model-acquire.md, references/engine-build.md, references/pipeline-run.md
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 100Шаги. Шагов: 16
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3414 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 12. 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 310 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 15 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 16 пунктов
  • +4Есть примеры (9 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

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