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mlops-engineer
78构建生产级 MLOps 管道
由 sickn33
ML 团队需要从实验到生产的可靠路径。此技能可指导现代 MLOps 技术栈中的管道、注册表、部署自动化和监控。
DevOps 与基础设施 查看
技能 modelarts-skill
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modelarts-skill
v1.0.0 内容修订 r2 中风险 ⚙️ 外部命令
管理 Huawei Cloud ModelArts 资源
ModelArts 团队需要在训练作业、模型、服务和 notebook 之间进行快速检查和操作。此技能为 Claude、Codex 和 Claude Code 工作流提供操作模板。
支持: Claude Codex Code(CC)
使用我的智能体安装
将此请求复制给你的智能体，其中包含权威 Skill 页面和清单。
智能体请求
Review the Skillstore skill "modelarts-skill" from https://skillstore.io/skills/modelarts-agent-huawei-cloud-modelarts-skill.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/modelarts-agent-huawei-cloud-modelarts-skill/manifest. Verify the artifact. You may proceed after verification, subject to the environment's own policy.你的智能体仍应展示其计划，并按安全策略请求必要确认。
Agent 可读资源
当 AI Agent、爬虫或脚本需要干净上下文，而不是读取完整页面时，请使用这些链接。
测试它
正在使用“modelarts-skill”。 列出我的 ModelArts 训练作业，限制为五个。
预期结果:
近期训练作业的简明摘要，其中隐藏敏感值，并突出显示失败状态以供审查。
正在使用“modelarts-skill”。 为我的项目代码创建训练作业。
预期结果:
确认作业请求已提交，并附上所选作业名称、启动文件和规格。
正在使用“modelarts-skill”。 审查当前 notebook 和服务。
预期结果:
按资源类型和状态分组的活跃 notebook 与推理服务摘要。
安全审计
中风险v5 • 2026/8/9 打开版本化报告
All 16 command-execution findings are false positives caused by Markdown backticks in fences, identifiers, and links. However, the documented credential protections cannot be verified because the referenced implementation files are absent.
2
已扫描文件
180
分析行数
0
复核项
0
已忽略误报
已确认安全问题 (1)
中
Unverifiable Credential-Handling Assurance
The skill promises that credentials never reach the language model and cites auth_manager.py, but the audited package contains no supporting implementation.
The security assurance and implementation reference are explicit, while the audited two-file package contains only SKILL.md and README.md.
风险因素
审计者: codex 查看审计历史 →
分享与引用此报告
分享版本化评估报告、中性徽章、嵌入卡片和引用。Skillstore 只报告证据，不判断该 Skill 是否安全。
复制报告链接
https://skillstore.io/skills/modelarts-agent-huawei-cloud-modelarts-skill/audits/5?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_reportMarkdown 徽章
[](https://skillstore.io/skills/modelarts-agent-huawei-cloud-modelarts-skill?utm_source=security_passport_badge)HTML 徽章
<a href="https://skillstore.io/skills/modelarts-agent-huawei-cloud-modelarts-skill?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/modelarts-agent-huawei-cloud-modelarts-skill/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a>嵌入卡片
<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/modelarts-agent-huawei-cloud-modelarts-skill.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>学术引用 (APA · BibTeX · CFF)
APA 引用
modelarts-agent. (2026). modelarts-skill security audit report (audit version 5) [Author version 1.0.0]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/modelarts-agent-huawei-cloud-modelarts-skill/audits/5BibTeX 引用
@techreport{modelarts-agent-modelarts-agent-huawei-cloud-modelarts-skill-2026,
author = {modelarts-agent},
title = {modelarts-skill security audit report (audit version 5)},
institution = {Skillstore},
year = {2026},
number = {5},
url = {https://skillstore.io/skills/modelarts-agent-huawei-cloud-modelarts-skill/audits/5},
note = {Author version 1.0.0}
}CITATION.cff
cff-version: 1.2.0
message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report."
title: "modelarts-skill security audit report (audit version 5)"
version: "1.0.0"
type: report
authors:
- name: "modelarts-agent"
date-released: "2026-08-09"
url: "https://skillstore.io/skills/modelarts-agent-huawei-cloud-modelarts-skill/audits/5"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:modelarts-agent-huawei-cloud-modelarts-skill:audit:5"
description: "Skillstore immutable audit report identifier"
比较变体
2 个可安装变体每位作者的技能都保持为独立的可安装项。推荐变体按 Skillstore 证据排序。
为什么此变体排名第一
Skillstore 评分最高
作者 / 来源 Skillstore 评分 证据置信度 Skillstore 使用量 已更新
modelarts-agent-modelarts-skill
Skillstore 评分 80
证据置信度 中
Skillstore 使用量 41
已更新
2026-09-09
modelarts-agent-huawei-cloud-modelarts-skill
Skillstore 评分 72
证据置信度 高
Skillstore 使用量 43
已更新
2026-09-09
Skillstore 评分
评分依据 证据置信度: 高 55
架构
100
可维护性
87
内容
69
社区
83
规范符合性
你能构建什么
监控 AI 工作区资源
在日常操作前检查 ModelArts 作业、notebook、模型和推理服务。
提交训练作业
从准备好的代码目录和启动文件创建 ModelArts 训练作业。
审查共享平台使用情况
汇总活跃资源和服务数量，以便进行运营跟进。
试试这些提示
显示资源概览
显示我当前运行时的 ModelArts 资源概览。包括 OBS 存储桶数量并总结结果。
列出近期训练作业
列出最新的五个 ModelArts 训练作业。对敏感字段进行脱敏，并总结作业状态。
创建训练作业
使用代码目录 {code_dir}、启动文件 {boot_file} 和规格 {flavor} 创建名为 {job_name} 的 ModelArts 训练作业。审计工作区活动
列出 notebook、模型和推理服务。按类型对结果分组，并标记需要跟进的资源。
最佳实践
- 使用临时 ModelArts 运行时凭证，并在此技能之外轮换长期密钥。
- 创建前确认训练作业参数，因为作业可能会消耗付费资源。
- 列出大型工作区时保持较小的 limit 值。
避免
- 不要将 AK/SK 值粘贴到提示或共享日志中。
- 未经批准，不要对生产项目运行创建操作。
- 不要将此技能作为计费或配额检查的唯一来源。
常见问题
哪些 AI 工具可以使用此技能？
报告列出了对 Claude、Codex 和 Claude Code 的支持。
此技能会存储凭证吗？
经审查的代码使用 ModelArts Session()，并说明使用临时凭证。用户仍应避免粘贴密钥。
它可以创建云资源吗？
可以。创建训练作业操作可以提交 ModelArts 训练作业。
它会部署推理服务吗？
它会列出推理服务。经审查的操作不会创建或扩缩容服务。
需要什么依赖？
该包需要 modelarts-sdk 4.0.0 或更高版本。
它可以在 Huawei Cloud 之外工作吗？
它需要 ModelArts SDK 访问权限和有效的 Huawei Cloud 运行时凭证。
开发者详情
许可证
MIT
作者版本
v1.0.0
Skillstore 修订
r2
引用
02be9409c79ca1183f7844009c14d9df684d0cf9
维护新鲜度
2026/8/13
使用量
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