스킬 감사 보고서
hyperloom-workload-optimizer 감사 보고서.
Autonomously optimizes end-to-end LLM inference throughput on AMD Instinct GPUs and reports a validated gain, using the Hyperloom multi-agent optimizer. Given a model, framework, workload (TP/EP, concurrency, ISL/OSL, precision), an objective and a time budget, it explores per-workload which levers to pull (serving/config parameters and env, framework enablement and source patches, and hot GPU-kernel rewrites), benchmarks each candidate, and returns the optimization stack that produced the gain. Use when the user wants to make a model serve faster, raise tokens/sec or throughput, optimize or tune vLLM or SGLang on MI300X/MI325X/MI355X, run Hyperloom, run the kernel-agent, quantize-then-optimize with Quark, set up Hyperloom from scratch, or resume a Hyperloom session. Do not use to stand up a server for plain serving, diagnose a broken ROCm install, or run a one-off kernel/benchmark or trace analysis without the optimization loop.
OpenAgentSkill 신뢰 점수
OpenAgentSkill 신뢰 점수
Trust Score는 설치 전에 후보 목록에 넣을 만큼 안전한지 Agent가 판단하도록 돕습니다.
GitHub 채택도
정보62
GitHub 스타 395
스타/포크 활동
경고57
스타 395, 포크 39; 현재 메타데이터에서 이슈 활동을 확인할 수 없습니다
최근 유지보수
통과100
마지막 푸시 후 4일
라이선스 명확성
통과86
MIT
README/SKILL.md 완성도
통과86
메타데이터에 충분한 사용 및 워크플로 맥락이 포함되어 있습니다
의존성/런타임 위험
실패36
command execution surface, credential or environment access
설치 가능 여부
통과92
npx skills add amd/skills --skill hyperloom-workload-optimizer
설치 명령 안전성
통과92
표준 패키지 또는 런타임 설치 경로
권한 범위
실패22
secrets or environment access, shell or command execution
저장소 근거
통과86
https://github.com/amd/skills/tree/main/skills/hyperloom-workload-optimizer
검토 상태
경고46
AI 검토 승인이 없습니다
Agent 검증 결과
정보54
아직 Agent 결과 데이터가 없습니다
검사
설치 및 채택 검토
설치 경로
92
npx skills add amd/skills --skill hyperloom-workload-optimizer
저장소
88
https://github.com/amd/skills/tree/main/skills/hyperloom-workload-optimizer
라이선스
86
MIT
유지보수
100
마지막 푸시 후 4일
AI 검토
55
Review approval is missing
README/SKILL.md 완성도
86
Usable description available
의존성 위험
36
command execution surface, credential or environment access
설치 명령 안전성
92
표준 패키지 또는 런타임 설치 경로
권한 범위
22
secrets or environment access, shell or command execution
스타/포크 활동
57
스타 395, 포크 39; 현재 메타데이터에서 이슈 활동을 확인할 수 없습니다
채택도
68
GitHub 스타 395
Financial decision safety
58
Research-only use: do not treat output as financial advice or execute a position without human approval.
경고
- Dependency or permission surface needs review
- Permission surface may require sandboxing
- Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision
- AI 검토 승인이 없습니다
- Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision.
- Quality score needs review
- Permission surface needs review: secrets or environment access, shell or command execution
- Stars/forks activity: 395 stars, 39 forks; issue activity unavailable in current metadata
- Dependency/runtime risk: command execution surface, credential or environment access
- Permission surface: secrets or environment access, shell or command execution
- Review status: AI review approval is missing
방법
이 보고서는 공개 메타데이터, AI 검토 결과, 저장소 최신성, 설치 준비 상태, OpenAgentSkill 이벤트, 품질 점수, 신뢰 검사와 Agent 안전 게이트를 결합합니다. 전체 소스 코드 보안 감사는 아닙니다.
가까운 옵션 비교
다음으로 감사할 관련 스킬
weather
Current weather and forecasts with web_fetch, falling back to wttr.in curl for locations, rain, temperature, travel planning.
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mcporter
List, configure, authenticate, call, and inspect MCP servers/tools with mcporter over HTTP or stdio.
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release-openspec
Use this skill when releasing OpenSpec: audit merged work and changeset coverage, decide whether a catch-up changeset PR is needed, prepare or resume the Changesets Version Packages PR, cut a beta or stable release, verify publishing, and polish GitHub release notes. Also use when asked whether an open release PR is complete, what the next release step is, or to continue a release paused for human approval.
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