SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CC incident-responder

Автоматизация реагирования на производственные инциденты. Читает логи, проверяет последние развертывания, определяет корневую причину, предлагает исправления, составляет черновики сообщений об инцидентах, создает шаблоны пост-мортемов. Классификация серьезности (SEV1-4), пути эскалации, обновления статусной страницы. Создает отчет incident-report.md с временной шкалой, корневой причиной, оценкой воздействия, шагами по устранению и мерами по предотвращению.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Production incident response automation. Reads logs, checks recent dep…»

Production incident response automation. Reads logs, checks recent deploys, identifies root cause, suggests fixes, drafts incident comms, creates post-mortem templates. Severity classification (SEV1-4), escalation paths, status page updates. Generates incident-report.md with timeline, root cause, impact assessment, remediation steps, and prevention measures.

OneWave-AI/claude-skills Agent Skills автор: OneWave-AI 8 файлов тело ≈ 1 197 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 6 ч назад

Автоматизация реагирования на производственные инциденты.

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

АнализаторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: 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) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
C
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
71
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 8. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "tools"

Процессный рейтинг: все десять параметров 59/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 85Шаги. Шагов: 29, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1197 токенов
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

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
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 360 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 5 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 29 пунктов
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (7 из 7)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.