Создание рабочих процессов AI и ML
Командам AI нужен понятный путь от идеи до продакшена. Этот навык объединяет LLM-приложения, RAG-системы, агентов, ML-пайплайны, наблюдаемость и безопасность в единый рабочий процесс.
Скопируйте этот запрос в своего Агента. Он содержит каноническую страницу Skill и манифест.
Review the Skillstore skill "ai-ml" from https://skillstore.io/skills/sickn33-ai-ml.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/sickn33-ai-ml/manifest. Verify the artifact. You may proceed after verification, subject to the environment's own policy.Ваш Агент по-прежнему должен показать план и запросить все подтверждения, требуемые политикой безопасности.
Используйте эти ссылки, когда AI-агенту, crawler или script нужен чистый контекст вместо полной страницы.
Использование «ai-ml». Спланировать AI-помощника для службы поддержки клиентов с retrieval по статьям help center.
Ожидаемый результат:
Использование «ai-ml». Проверить, готова ли внутренняя платформа AI-агентов к запуску.
Ожидаемый результат:
All static findings appear to be false positives caused by Markdown backticks and fenced copy-paste prompt examples in SKILL.md. No executable scripts, shell invocations, system reconnaissance behavior, prompt injection, or data exfiltration intent were found in the reviewed file.
Делитесь версионным отчетом об оценке, нейтральным значком, встраиваемой карточкой и цитатами. Skillstore публикует доказательства, не решая, безопасен ли этот Skill.
https://skillstore.io/skills/sickn33-ai-ml/audits/6?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_report[](https://skillstore.io/skills/sickn33-ai-ml?utm_source=security_passport_badge)<a href="https://skillstore.io/skills/sickn33-ai-ml?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/sickn33-ai-ml/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a><iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/sickn33-ai-ml.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>sickn33. (2026). ai-ml security audit report (audit version 6) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/sickn33-ai-ml/audits/6@techreport{sickn33-sickn33-ai-ml-2026,
author = {sickn33},
title = {ai-ml security audit report (audit version 6)},
institution = {Skillstore},
year = {2026},
number = {6},
url = {https://skillstore.io/skills/sickn33-ai-ml/audits/6},
note = {Author version unspecified}
}cff-version: 1.2.0
message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report."
title: "ai-ml security audit report (audit version 6)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
- name: "sickn33"
date-released: "2026-07-23"
url: "https://skillstore.io/skills/sickn33-ai-ml/audits/6"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:sickn33-ai-ml:audit:6"
description: "Skillstore immutable audit report identifier"
Используйте рабочий процесс, чтобы определить use cases, выбор моделей, архитектуру, потоки данных и метрики успеха до начала реализации.
Используйте поэтапный список навыков, чтобы направлять задачи retrieval, vector database, архитектуры агентов и оркестрации к специализированным помощникам.
Используйте чеклисты наблюдаемости, безопасности и качества, чтобы проверить готовность мониторинга, оценки, контроля доступа и документации.
Используйте этот рабочий процесс AI/ML, чтобы спланировать новую AI-функцию. Определите цель продукта, пользователей, потребности модели, потоки данных, риски и первые шаги реализации.
Используйте этот рабочий процесс, чтобы спроектировать RAG-систему для моего проекта. Охватите ingestion, chunking, embeddings, vector storage, retrieval, reranking, caching и evaluation.
Используйте этот рабочий процесс, чтобы спроектировать систему AI-агентов. Определите роли агентов, инструменты, память, оркестрацию, точки human review, обработку ошибок и покрытие тестами.
Используйте этот рабочий процесс, чтобы провести аудит готовности AI-системы к продакшену. Проверьте наблюдаемость, безопасность, evaluation, лимиты запросов, контроль доступа, отслеживание затрат и документацию.
Автор
sickn33Лицензия
MIT
Ревизия Skillstore
r1
Примечание о версии
Автор не указал версию.
Ссылка
86d877f219e2131f05dd5b37c5e329c71c7b8ec4
Актуальность поддержки
26.07.2026
Использование
6 загрузок · 92 просмотров
Структура файлов
📄 SKILL.md
Создание маркетингового контента в едином стиле бренда
Маркетинговым командам нужен контент, который остается согласованным во всех каналах. Этот навык помогает планировать, писать, анализировать и оптимизировать контент с учетом голоса бренда и SEO.
Улучшайте LLM-промпты с помощью проверенных паттернов
Непоследовательные промпты тратят время и снижают доверие к результатам AI. Этот навык помогает проектировать промпты с использованием переиспользуемых паттернов, примеров, этапов оценки и рабочих процессов оптимизации.
Проектируйте масштабируемые архитектуры ПО
Архитектурные решения сложно сравнивать для веб-, мобильных, backend- и облачных систем. Этот навык предоставляет структурированные руководства и локальные скрипты-заготовки для отчетов, анализа зависимостей и документирования компромиссов.
Создавайте fullstack-приложения с senior-паттернами
Командам нужны единые рекомендации по настройке, архитектуре и ревью для современных веб-приложений. Этот skill предоставляет scaffolders, справочные материалы по рабочим процессам и quality prompts для проектов на React, Next.js, Node.js, GraphQL и PostgreSQL.
Оптимизируйте AI-промпты с Prompt Engineer
Писать понятные промпты сложно, когда цели расплывчаты или комплексны. Этот навык превращает черновые запросы в структурированные промпты с использованием проверенных фреймворков для промптинга.
Приоритизируйте продуктовую работу с помощью исследовательских инсайтов
Продуктовым командам нужны более быстрые способы ранжировать функции, обобщать интервью и документировать решения. Этот навык предоставляет RICE-оценку, анализ интервью и шаблоны PRD для структурированного планирования.
Создание рабочих процессов обучения с PyTorch Lightning
от davila7
Проекты PyTorch могут становиться сложными для стабильного обучения и масштабирования. Этот навык помогает с LightningModules, тренерами, модулями данных, callbacks, логированием и распределенным обучением.
Проектируйте более качественные LLM-промпты
от alirezarezvani
Качество промптов часто страдает из-за неясных требований, примеров и критериев оценки. Этот навык помогает командам проектировать, тестировать и проверять production-промпты для Claude, Codex и Claude Code.
Создание надежных агентов Stable Baselines3
от davila7
Проекты в области обучения с подкреплением часто терпят неудачу из-за несогласованности выбора алгоритма, контрактов среды и процессов оценки. Этот навык содержит практические рекомендации по Stable Baselines3 и многократно используемые шаблоны обучения.
Обучайте RL-агентов с AgentDB
от DNYoussef
Проекты обучения с подкреплением требуют структурированной настройки, циклов обучения, оценки и проверок перед развертыванием. Этот навык помогает пользователям AgentDB с выбором алгоритмов, обучением, бенчмаркингом и выпуском в продакшн.
Проектирование архитектуры приложения LangChain
от wshobson
Командам нужны повторяемые шаблоны при создании LLM-приложений с агентами, извлечением данных, памятью и инструментами. Этот навык предоставляет структурированные рекомендации по LangChain для планирования рабочих процессов, callbacks, тестирования и проверок перед production.
Создание обоснованных RAG-приложений
от wshobson
LLM-приложениям часто нужны надежные ответы из частных или изменяющихся источников знаний. Этот навык помогает проектировать RAG с использованием разбиения на фрагменты, embeddings, retrieval, reranking, prompting и evaluation.