SKILLEMALL.ai
EN Войти

AF medtech-model-evidence-export

Экспортирует очищенные метаданные, параметры, сведения о воспроизводимости, метрики качества и необязательные артефакты обзора из результатов медицинских AI-инференсов или пакетов доказательств в MLflow. Используйте после инференса, включая запуски NV-Generate; не для отслеживания обучения в реальном времени, регистрации моделей или клинического использования.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Exports sanitized metadata, parameters, reproducibility details, quali…»

Exports sanitized metadata, parameters, reproducibility details, quality metrics, and optional review artifacts from Medical AI inference runs or evidence packs to MLflow. Use after inference, including NV-Generate runs; not for live training tracking, model registration, or clinical use.

ClawHub Agent Skills автор: NVIDIA 1 файл тело ≈ 1 160 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Экспортирует очищенные метаданные, параметры, сведения о воспроизводимости, метрики качества и необязательные артефакты обзора из результатов медицинских…

Как процесс F 54/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/export_evidence_pack.py

АнализаторДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
82
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
54/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/export_evidence_pack.py
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Когда включается вес 12
50
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

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

Широкие права средняя серьёзность

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

Если установить

Скилл просит больше прав, чем нужно для задачи: широкий доступ к инструментам, секретные переменные окружения, бинарные файлы. Каждое лишнее право расширяет ущерб при ошибке или взломе.

Автору

Сузьте allowed-tools и список переменных до минимума, замените бинарники на исходники или скрипты, которые можно прочитать.

Как улучшить

  1. 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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • средняя Широкие права meta-broad-allowed-tools SKILL.md:1
    Заранее разрешены широкие инструменты: Bash
    allowed-tools: Bash

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

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/export_evidence_pack.py
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "permissions"

Процессный рейтинг: все десять параметров 54/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/export_evidence_pack.py
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): scripts/export_evidence_pack.py
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Шаги. Шагов: 21
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1160 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
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
  • +3Длина description 289 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 8 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 21 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.