Skip to main content

NVIDIA-NeMo/eval-author

최근 기록된 소스 활동
SkillsMP 카탈로그 업데이트
수집된 skills
11
GitHub 스타
7
GitHub 포크
0

AI 어시스턴트로 설치

이 프롬프트를 복사해 사용 중인 AI 어시스턴트에 입력하세요.

저장소 README를 불러오는 중…

이 저장소의 skills

분류 대기 중

수집된 skill 11개 중 11개를 표시합니다.

직업 분류
미분류
설명

Entry point for an AI agent's ethos.md: a durable snapshot of what the agent is for, what it must not do, and what success looks like. Routes a request to explore and capture intent (ethos-explore), or write or edit the file (ethos-write), including renaming…

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
미분류
설명

Record whether a repository's Harbor and NeMo Gym evaluations are ready to run, proven in four phases rather than guessed. Probe finds the installed runtimes, Explore finds job configs, datasets, task directories, and Gym manifests, Judge has Harbor and Gym…

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
미분류
설명

Guide broad eval-help requests into onboarding to build or expand evals. Build first evals from a required Ethos, work on existing evaluation suites in a user's repository, derive an environment from trace evidence (experimental), or understand an agent run…

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
미분류
설명

Guide coverage audits with milestone check-ins and user-confirmed eval and trace sources. Generate, validate, measure, and report on an audit-spec coverage denominator for Eval Author. Use when the user wants a hand-editable audit.md file derived from Ethos,…

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
미분류
설명

Required by Eval Author's first-eval and task-create flows before they write a Harbor or Gym task's tests, and available to trace-environment: builds the environment the task runs in, meaning the agent's databases, files, services, and tools, seeded realistic…

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
미분류
설명

Establish a required Ethos, plan evaluation cases, and build first evals or expand a starter Gym or Harbor suite while explaining its parts. No prior traces or coverage reports are required. Missing selected runtime blocks scaffolding and execution, not…

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
미분류
설명

Propose dataset improvements from Eval Author audit findings, then optionally create one Gym or Harbor task from one actionable uncovered tool. Prove it with Gym controls and native execution or Harbor's Oracle, then run it repeatedly with the repository's…

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
미분류
설명

Experimental workflow. Use Gym, MLflow, Intake, OpenTelemetry, or ATIF trace evidence to derive a private, reproducible Harbor or native NeMo Gym task candidate.

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
미분류
설명

Convert one bounded Gym Responses rollout record, or a retained Harbor ATIF from a Gym run, into one canonical ATIF trajectory for Harbor or Eval Author's experimental environment derivation. Offline only: no Gym runtime, model invocation, or image download.…

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
미분류
설명

Convert bounded live MLflow traces or exported Trace.to_dict() JSON into one canonical ATIF trajectory per trace for Harbor or Eval Author audit coverage. Also load complete local exports through NeMo Compass for normalized span evidence. Use for…

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
미분류
설명

Use when eval-author has routed to this sub-flow for one Intake trace. Do not use for instrumenting agents, ingesting telemetry, importing a trace store, verifying ingest, or querying Intake outside Eval Author; those belong to nemo-intake.

원문 언어: 영어

업데이트
수집된 skill 11개 중 11개를 표시합니다.