distil labs Agent Skill
Скилл ведет агента через создание малой модели под вашу задачу на платформе distil labs: от трасс и данных до обучения.
- 189 ★ репозитория
- Последний коммит
- Apache-2.0
Расширенный доступ
Почему такой уровень
- Скилл отправляет данные и трассы на платформу distil labs, запускает платные операции обучения и разворачивает эндпоинты, но каждый этап подтверждает стоимость заранее.
Установка
- Работает в
В терминале, через SkillFoxx CLI
npx skillfoxx add skills/distil-labs-agent-skillОпределит агенты на машине, покажет уровень доступа и зафиксирует версию.
Другие способы установки
Доступ и проверки
Как мы проверяемРасширенный доступИнструмент запускает код или ходит в сеть, а внешние данные только читает.
- Скилл отправляет данные и трассы на платформу distil labs, запускает платные операции обучения и разворачивает эндпоинты, но каждый этап подтверждает стоимость заранее.
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
distil labs Agent Skill помогает агенту обучить небольшую модель под узкую задачу: распознавание намерений в обращениях, разбор счетов и договоров, маршрутизацию вызовов API. Все этапы выполняются через CLI `distil` или REST API на платформе distil labs. Агент отталкивается от модели, которая у вас уже работает в продакшене: ставит перед ней эндпоинт для сбора трасс либо берет готовые файлы трасс, обучающей и тестовой выборок. По порядку: сборка тестового набора, выбор учителя оценкой, перемаркировка трасс, генерация синтетических данных, обучение модели-ученика, развертывание за новым эндпоинтом. Перед каждым этапом агент подтверждает настройки и ожидаемую стоимость. Есть режим autoresearch, в котором агент сам итерирует над моделью.
Для кого. Командам, которые хотят заменить дорогую большую модель в продакшене компактной, обученной под одну задачу, и поручить подготовку данных агенту.
Подходит, если
- Классификатор намерений в поддержке гоняет большую модель, а хватило бы маленькой.
- Из трасс продакшена нужно собрать обучающую и тестовую выборки.
- Для разбора счетов и договоров обучают модель-ученика по ответам учителя.
- Агент сам запускает циклы улучшения модели в режиме autoresearch.
- Готовую модель разворачивают локально или за эндпоинтом платформы.
Не подходит, если
- Нужно обучать модель на своей инфраструктуре: все стадии идут на платформе distil labs.
- Нет аккаунта distil labs или Windows без WSL: CLI на Windows запускается в WSL.
- Нужен общий предобученный чат-бот, а не модель под одну задачу.
Пример запроса к агенту
Помоги собрать модель, которая определяет намерение в обращениях клиентов, начни с трасс нашей текущей модели.Ограничения
Все стадии выполняются на платформе distil labs, поэтому нужен аккаунт: вход `distil auth` или регистрация `distil signup`. Агент перед каждым запуском называет ожидаемую стоимость, и платные операции расходуют средства вашего аккаунта. Для API-режима нужны `pip install requests pyyaml` и токены из `distil access-token`. Установщик CLI скачивается и выполняется через `curl | sh`, поэтому доверяйте источнику. Команда `distil skill install` требует git и кладет скилл в `~/.agents/skills`. На Windows CLI работает только в WSL.
Как отключить. Выполните `distil skill uninstall`. Если ставили через `npx skills`, удалите папку скилла из каталога скиллов агента. Модели и данные на платформе удаляются отдельно.
Частые вопросы
Как установить distil labs Agent Skill?
Выполните `curl -fsSL https://cli-assets.distillabs.ai/install.sh | sh`, затем `distil skill install`. Без этого CLI подойдет `npx skills add distil-labs/distil-cli-skill`.
С какими агентами он работает?
С Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI, GitHub Copilot, OpenCode и любым агентом с форматом Agent Skills. `distil skill install` кладет его в общую папку `~/.agents/skills`.
Какие типы задач поддерживаются?
Вопросы и ответы (извлечение и классификация), чат-ответы и чат с вызовом инструментов в цикле.
Нужен ли аккаунт?
Да. Войдите `distil auth` или зарегистрируйтесь `distil signup`, скилл сам предложит это в начале проекта.
Что такое autoresearch?
Второй рабочий процесс, в котором агент сам итерирует над моделью, а не строит ее за один проход.
Обсуждение
Вопросов и отзывов пока нет.
Похожие
СкиллыИнструмент сборки проверенных скиллов из реального рабочего процесса и управления их жизненным циклом через ваш маркетплейс
CLI для обучения агентов: ваш агент решает задачу, модель-наставник проверяет результат и возвращает замечания
Один агент запускает других в фоне: Claude Code, Codex, Copilot CLI, Grok Build и Pi, с выбором модели под каждый этап.
Реестр скиллов с CLI и API: агент описывает задачу и получает рекомендацию с оценкой доверия и командой установки
Скилл, который собирает из переписок, документов и открытых источников переиспользуемый профиль человека для ИИ-агентов и совместимых ботов
CLI, который определяет стек проекта и одной командой ставит подходящие скиллы для агентов из проверенного реестра
Коротко о README
Документация делит работу на этапы, процессы и справочники: отдельные файлы для каждого этапа, два процесса, подготовка данных и команды CLI. Смена CLI на REST API меняет лишь команды, а этапы остаются теми же.
Бейдж для README
Исходный SKILL.md
--- name: distil-cli metadata: version: "14.1.0" description: > Use when building or training a model on the distil labs platform end to end: preparing a dataset (config.yaml, job_description.json, traces, train and test rows), running or analyzing any pipeline stage (building a test set or a train set from traces by relabelling and synthetic data generation, teacher evaluation, model training, deployment), iterating when a teacher score or student score is too low, or deciding what to run next after a stage completes, or iterating on a model on its own until it reaches a target (autoresearch). Activate for phrasings like "build a model for X", "train a student model", "build a test set from my traces", "run a teacher eval", "generate synthetic data", "the score is low, what now", "add more training data", or "keep iterating until the model is as good as you can get it". Stages run through the distil CLI or the distil labs API. This skill owns the model-building logic on top of it. Also activate for distil labs lookups that are not a full build: distil CLI commands (distil auth, distil traces, distil dataset, distil teacher-evaluation, distil slm, distil deployment, distil inference-endpoint, distil api-keys, distil access-token), the distil labs REST API, config.yaml parameters, supported student and teacher models, what an evaluation metric means, or moving a seed dataset or training dataset into a Dataset. --- # Building Models Building task-specific small language models on the distil labs platform: from production traffic or files on disk, through a test set, teacher evaluation and a train set, to a finetuned, evaluated student served behind an inference endpoint. Before the first stage, install the `distil` CLI and sign in per `references/execution/README.md` § Set up the CLI, then settle the backend per § Choose the backend. ## How the Skill Is Organised The skill separates what to do from how to run it. Each fact has exactly one owning page, and every other page links to it. - **Stages** (`stages/`): one unit of pipeline work each, directly invocable. A stage file is a step-by-step procedure: what it needs, what to confirm with the user, how to run it, how to