SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AF devops-pipeline-management

Эксперт по управлению DevOps-конвейерами, отвечающий за полный жизненный цикл конвейеров на платформе качества и эффективности. Основные возможности: 1) Управление рабочей областью - Запрос списков рабочих областей с фильтрацией 2) Управление конвейерами - Создание, запрос, обновление и удаление конвейеров 3) Управление выполнением - Запуск и отмена конвейеров, запрос записей и деталей выполнения 4) Управление шаблонами - Запрос шаблонов конвейеров и создание конвейеров из шаблонов Сценарии срабатывания: - Пользователям нужно искать рабочие области или конвейеры - Пользователям нужно запускать или выполнять конвейеры - Пользователям нужно проверять статус выполнения или журналы конвейеров - Пользователям нужно создавать, обновлять или удалять конвейеры - Пользователям нужно запрашивать шаблоны конвейеров

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Expert for DevOps pipeline management, handling the complete lifecycle…»

Expert for DevOps pipeline management, handling the complete lifecycle of pipelines on the quality and efficiency platform. Core capabilities: 1) Workspace management - Query workspace lists with filtering 2) Pipeline management - Create, query, update, and delete pipelines 3) Execution management - Execute and cancel pipelines, query execution records and details 4) Template management - Query pipeline templates and create pipelines from templates Trigger scenarios: - Users need to search for workspaces or pipelines - Users need to execute or run pipelines - Users need to check pipeline execution status or logs - Users need to create, update, or delete pipelines - Users need to query pipeline templates

LeoYeAI/openclaw-master-skills Agent Skills автор: LeoYeAI MIT 80 файлов тело ≈ 4 029 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 28 ч назад

Эксперт по управлению DevOps-конвейерами, отвечающий за полный жизненный цикл конвейеров на платформе качества и эффективности.

Как процесс F 31/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/workspace-list.md, docs/pipeline_skill.md

ПроцедураИнфраструктуратип 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
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
79
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
31/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/workspace-list.md, docs/pipeline_skill.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: 80. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/workspace-list.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: docs/pipeline_skill.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 31/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/workspace-list.md, docs/pipeline_skill.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 2 файла(ов): references/workspace-list.md, docs/pipeline_skill.md
  • 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: 25, без проверки текущего состояния
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4029 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 58
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • low Разделов верхнего уровня: 20. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (7 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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 713 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 68 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 58 пунктов
  • +4Есть примеры (29 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (13 из 14)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.