SKILLEMALL.ai

BD tencentcloud-cls

Ищет и анализирует журналы Tencent Cloud CLS (Cloud Log Service). Используйте, когда пользователь просит: искать журналы, отлаживать ошибки API, отслеживать запросы по идентификатору трассировки, находить ошибки 5xx, выполнять аналитику CQL/SQL по темам журналов, извлекать структурированные поля. Использует официальный клиент CLS из tencentcloud-sdk-python.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Search and analyze Tencent Cloud CLS (Cloud Log Service) logs. Use whe…»

Search and analyze Tencent Cloud CLS (Cloud Log Service) logs. Use whenever the user asks to: search logs, debug API errors, trace requests by trace ID, find 5xx errors, run CQL/SQL analytics over log topics, extract structured fields. Backed by the official tencentcloud-sdk-python CLS client.

AceDataCloud/Skills Agent Skills автор: AceDataCloud 2 файла · 1 скрипт тело ≈ 1 711 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 4 ч назад

Ищет и анализирует журналы Tencent Cloud CLS (Cloud Log Service).

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../_shared/tencentcloud.md

АнализаторДанные и аналитикаРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
81
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../_shared/tencentcloud.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
Для прогона на моделях — необязательно
  • Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
  • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

Находки guard · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../_shared/tencentcloud.md
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "connections"

Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../_shared/tencentcloud.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): ../_shared/tencentcloud.md
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 100Шаги. Шагов: 9
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1711 токенов
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.

Сигналы качества

  • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 294 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 15 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 9 пунктов
  • +4Есть примеры (9 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.