SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD incident-commander

Навык управления инцидентами

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Incident Commander Skill…»

Incident Commander Skill

LeoYeAI/openclaw-master-skills Agent Skills автор: LeoYeAI MIT 27 файлов тело ≈ 3 849 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Навык управления инцидентами

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

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
B
84/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
62
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
42/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Когда включается вес 12
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

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
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/incident-response-framework.md:70
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    | **SEV1** | Total service outage or data breach affecting all users. Revenue loss exceeding $10K/hour. Security incident with active exfiltration. | Page IC + on-call within 5 min. All hands mobilize
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:127
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    1. **Command and Control**

Просканировано файлов: 27. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-short description короче 40 символов: модели не хватит сигнала для срабатывания
  • 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
  • 0Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Шаги. Шагов: 156, расплывчатых формулировок: 4
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3849 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)
  • +3Длина description 24: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -33 из 6 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 39 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 156 пунктов
  • +4Есть примеры (5 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 6)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 62.