BD tencent-cloud-cos
Интеграция с Tencent Cloud Object Storage (COS) и Data Processing (CI). Используется, когда пользователю необходимо загружать, скачивать, управлять файлами в облачном хранилище или выполнять такие операции, как обработка изображений (оценка качества, сверхвысокое разрешение, удаление фона, распознавание QR-кодов, водяные знаки), интеллектуальный поиск изображений, преобразование документов в PDF, генерация интеллектуальных обложек для видео и т. д.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«腾讯云对象存储(COS)和数据万象(CI)集成技能。当用户需要上传、下载、管理云存储文件, 或需要进行图片处理(质量评估、超分辨率、抠图、二…»
腾讯云对象存储(COS)和数据万象(CI)集成技能。当用户需要上传、下载、管理云存储文件, 或需要进行图片处理(质量评估、超分辨率、抠图、二维码识别、水印)、智能图片搜索、 文档转PDF、视频智能封面生成等操作时使用此技能。
Интеграция с Tencent Cloud Object Storage (COS) и Data Processing (CI).
Как процесс D 41/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Чем это грозит
Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.
Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.
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.
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
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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-rcscripts/setup.sh:409Запись в файл автозагрузки shell (.bashrc / .zshrc / .profile)echo " • 凭证仅导出到当前 shell session,不自动写入 ~/.zshrc 或 ~/.bashrc"
-
низкая Утечка данных
read-dotenvinstall.sh:138Чтение файла .envcp .env ".env.backup.$(date +%Y%m%d_%H%M%S)"
Просканировано файлов: 18. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 41/100
- 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
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (tencent-cloud-cos) не совпадает с папкой (tencentcloud-cos-skill)
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python, node), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 52
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2847 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
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 112: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -244 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- -31 из 3 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Структура: 30 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 52 пунктов
- +4Есть примеры (13 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.