SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD AndonQ

Специалист по технической поддержке Tencent Cloud AndonQ — без ожидания и очередей, мгновенно получите профессиональные ответы по всей линейке продуктов Tencent Cloud. Поддерживает запрос статуса заявки (список/детали/история), создание заявки (автоматическое сопоставление категории продукта), управление групповыми заявками и запросами, интеллектуальные ответы по всей линейке продуктов Tencent Cloud, а также вызов любого облачного API Tencent Cloud (например, CVM, CBS, CAM и т. д.) через tccli. Используйте, когда пользователь запрашивает статус заявки, просматривает детали заявки, создает заявку, консультируется по вопросам продуктов Tencent Cloud (например, CVM, легкий сервер приложений, COS и т. д.), запрашивает групповые заявки/запросы, просит найти службу поддержки или нуждается в вызове API Tencent Cloud для управления ресурсами.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«腾讯云 AndonQ 腾讯云技术服务专家 — 不切窗口、不排队，即刻获得腾讯云全产品线专业解答。支持工单查询（列表/详情/流水）、创建工单（…»

腾讯云 AndonQ 腾讯云技术服务专家 — 不切窗口、不排队，即刻获得腾讯云全产品线专业解答。支持工单查询（列表/详情/流水）、创建工单（自动匹配产品分类）、集团工单与需求单管理、腾讯云全产品线智能问答，以及通过 tccli 调用腾讯云任意云 API（如 CVM、CBS、CAM 等）。当用户查询工单、查看工单详情、创建工单、咨询腾讯云产品问题（如 CVM、轻量应用服务器、COS 等）、查询集团工单/需求单、要求找人工客服、或需要调用腾讯云 API 进行资源管理操作时使用。

LeoYeAI/openclaw-master-skills Agent Skills автор: LeoYeAI MIT 18 файлов тело ≈ 4 125 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Специалист по технической поддержке Tencent Cloud AndonQ — без ожидания и очередей, мгновенно получите профессиональные ответы по всей линейке продуктов…

Как процесс D 42/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
81/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
90
Качество 40%
68
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
42/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Опасные команды средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.

Автору

Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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 · 2

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 2
  • средняя Опасные команды cmd-shell-rc SKILL.md:41
    Запись в файл автозагрузки shell (.bashrc / .zshrc / .profile)
    echo 'export TENCENTCLOUD_SECRET_ID="your-secret-id"' >> ~/.zshrc
  • средняя Опасные команды cmd-shell-rc SKILL.md:42
    Запись в файл автозагрузки shell (.bashrc / .zshrc / .profile)
    echo 'export TENCENTCLOUD_SECRET_KEY="your-secret-key"' >> ~/.zshrc

Просканировано файлов: 18. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 42/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4125 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 101
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • low Ответ описан самодельной разметкой (5 тегов): типизированный вызов надёжнее

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
  • -33 из 5 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 239 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 55 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 101 пунктов
  • +4Есть примеры (36 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (10 из 10)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.