SKILLEMALL.ai

AC neon-postgres-egress-optimizer

Диагностика и исправление чрезмерного исходящего трафика Postgres (передача данных по сети) в кодовой базе. Используйте, когда пользователь упоминает высокие счета за базу данных, неожиданные расходы на передачу данных, плату за передачу данных по сети, всплески исходящего трафика, «почему мой счет Neon так высок», «расходы на базу данных резко возросли», оптимизацию SELECT *, чрезмерное получение данных запросами, снижение расходов Neon, оптимизацию использования базы данных или хочет уменьшить объем данных, отправляемых из базы данных в приложение. Также используйте при проверке шаблонов запросов на предмет экономической эффективности, даже если пользователь явно не упоминает исходящий трафик или передачу данных.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Diagnose and fix excessive Postgres egress (network data transfer) in…»

Diagnose and fix excessive Postgres egress (network data transfer) in a codebase. Use when a user mentions high database bills, unexpected data transfer costs, network transfer charges, egress spikes, "why is my Neon bill so high", "database costs jumped", SELECT * optimization, query overfetching, reduce Neon costs, optimize database usage, or wants to reduce data sent from their database to their application. Also use when reviewing query patterns for cost efficiency, even if the user doesn't explicitly mention egress or data transfer.

ClawHub Agent Skills автор: Andre Landgraf v1.0.2 MIT-0 2 файла тело ≈ 2 374 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Диагностика и исправление чрезмерного исходящего трафика Postgres (передача данных по сети) в кодовой базе.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторPostgreSQLРазработкаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
89
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Ошибки и развилки. Развилок: 8
    • 100Шаги. Шагов: 16
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2374 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние

    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

    • +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
    • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 543 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 16 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 16 пунктов
    • +4Есть примеры (17 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill gives coherent Neon/Postgres cost-optimization guidance with disclosed database and codebase changes that fit its stated purpose.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 1 авг. 2026 г.