explore-run
Planificar exploraciones acotadas de aprendizaje profundo
Los equipos de investigación necesitan ejecuciones exploratorias que no contaminen las líneas base de confianza. Esta skill planifica barridos acotados de variantes, clasifica candidatos y presenta los resultados como evidencia limitada.
Instalar con mi Agente
Copia esta solicitud en tu Agente. Incluye la página canónica del Skill y el manifiesto.
Review the Skillstore skill "explore-run" from https://skillstore.io/skills/lllllllama-explore-run.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/lllllllama-explore-run/manifest. Verify the artifact. You may proceed after verification, subject to the environment's own policy.Tu Agente debe seguir mostrando su plan y solicitar cualquier confirmación exigida por la política de seguridad.
Recursos legibles por agentes
Usa estos enlaces cuando un agente de IA, crawler o script necesite contexto limpio en vez de leer la página completa.
Pruébalo
Usando "explore-run". Planifica una exploración de dos variantes con subconjunto pequeño para una nueva idea de aumento de datos.
Resultado esperado:
- Una lista corta clasificada de ejecuciones acotadas con las pruebas más baratas primero.
- Una nota de que los resultados son exploratorios y no una verificación de confianza.
- Un plan de salida para conjunto de cambios, ejecuciones principales, comparación y resúmenes de estado.
Usando "explore-run". Revisa ejecuciones de ciclo corto completadas frente a la línea base actual.
Resultado esperado:
- Un resumen conciso de las ejecuciones principales ordenado por la métrica principal.
- Una nota de comparabilidad que señale comparaciones injustas o incompletas.
- Una recomendación sobre qué candidato necesita verificación de confianza a continuación.
Usando "explore-run". Crea un barrido con presupuesto y límites estrictos en el número de variantes y ejecuciones cortas.
Resultado esperado:
- Un plan de exploración reducido que respeta el presupuesto solicitado.
- Una justificación de clasificación basada en costo, probabilidad de éxito y ganancia esperada.
Auditoría de seguridad
SeguroAll 21 static findings are false positives caused by Markdown code spans, documentation links, or restrictive policy text. No malicious intent, prompt injection, command execution, or unsafe filesystem operation was found.
Factores de riesgo
⚙️ Comandos externos (18)
📁 Acceso al sistema de archivos (2)
Compartir y citar este informe
Comparte el informe de evaluación versionado, la insignia neutral, la tarjeta insertable y las citas. Skillstore presenta evidencias sin decidir si este Skill es seguro.
Copiar enlace del informe
https://skillstore.io/skills/lllllllama-explore-run/audits/7?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_reportInsignia Markdown
[](https://skillstore.io/skills/lllllllama-explore-run?utm_source=security_passport_badge)Insignia HTML
<a href="https://skillstore.io/skills/lllllllama-explore-run?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/lllllllama-explore-run/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a>Tarjeta para insertar
<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/lllllllama-explore-run.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>Citas académicas (APA · BibTeX · CFF)
Cita APA
lllllllama. (2026). explore-run security audit report (audit version 7) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/lllllllama-explore-run/audits/7Cita BibTeX
@techreport{lllllllama-lllllllama-explore-run-2026,
author = {lllllllama},
title = {explore-run security audit report (audit version 7)},
institution = {Skillstore},
year = {2026},
number = {7},
url = {https://skillstore.io/skills/lllllllama-explore-run/audits/7},
note = {Author version unspecified}
}CITATION.cff
cff-version: 1.2.0
message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report."
title: "explore-run security audit report (audit version 7)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
- name: "lllllllama"
date-released: "2026-08-08"
url: "https://skillstore.io/skills/lllllllama-explore-run/audits/7"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:lllllllama-explore-run:audit:7"
description: "Skillstore immutable audit report identifier"
Puntuación de Skillstore
Por qué esta puntuación Confianza de la evidencia: AltoLo que puedes crear
Priorizar variantes rápidas de investigación
Clasifica ejecuciones candidatas pequeñas y autorizadas antes de dedicar tiempo de GPU a pruebas más grandes.
Diseñar barridos de experimentos con presupuesto
Convierte ejes de variantes, tamaños de subconjuntos y límites de ejecución en un plan de exploración conservador.
Revisar evidencia acotada
Resume resultados exploratorios con salvedades de comparación antes de que comience la verificación de confianza.
Prueba estos prompts
Usa explore-run para planificar una prueba con un subconjunto pequeño. La investigación actual es [baseline]. Prueba [idea] con dos variantes de bajo costo.
Usa explore-run para crear y clasificar variantes para [model]. Optimiza [metric] limitando max_variants a [number].
Usa explore-run para un barrido acotado. Los ejes de variantes son [axes], los tamaños de subconjuntos son [sizes] y los pasos de ejecución corta son [steps].
Usa explore-run con ponderaciones personalizadas para cost, success_rate y expected_gain. Resume los límites de comparación justa antes de la verificación de confianza.
Mejores prácticas
- Obtén autorización explícita antes de planificar ejecuciones exploratorias.
- Comienza con subconjuntos pequeños o ciclos cortos antes de barridos más grandes.
- Mantén los resultados exploratorios separados de los artefactos de líneas base de confianza.
Evitar
- Usar esta skill para experimentación implícita sin aprobación del investigador.
- Tratar las clasificaciones heurísticas como resultados de entrenamiento verificados.
- Promover automáticamente resultados exploratorios a afirmaciones sobre líneas base de confianza.
Preguntas frecuentes
¿Qué ayuda a planificar esta skill?
¿Requiere aprobación explícita del usuario?
¿Demuestra que un modelo es mejor?
¿Puede clasificar experimentos candidatos?
¿Qué salidas deberían esperar los usuarios?
¿Qué herramientas de IA son compatibles con esta skill?
Detalles del desarrollador
Autor
lllllllamaLicencia
MIT
Revisión de Skillstore
r2
Aviso de versión
El autor no declaró una versión.
Ref.
656be3040aef5c047555a908cd5c695d22a4a548
Actualidad del mantenimiento
8/8/2026
Uso
7 descargas · 1 vistas
Estructura de archivos