SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AF creating-data-lake-table

Создает управляемые таблицы Iceberg с помощью Amazon S3 Tables (пространство имен API s3tables) с автоматическим уплотнением и управлением снимками. Настраивает бакет таблицы, пространство имен, таблицу, схему, регистрацию в каталоге Glue, секционирование, управление доступом IAM. Триггеры: создать таблицу, таблица озера данных, аналитическая таблица, хранилище структурированных данных, S3 Tables, Iceberg, таблица Athena, стратегия секционирования, разрешения доступа. НЕ использовать для: импорта файлов (используйте ingesting-into-data-lake), хранения векторов (используйте storing-and-querying-vectors), запросов к существующим таблицам (используйте querying-data-lake) или поиска существующих таблиц (используйте finding-data-lake-assets).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Create managed Iceberg tables using Amazon S3 Tables (s3tables API nam…»

Create managed Iceberg tables using Amazon S3 Tables (s3tables API namespace) with automatic compaction and snapshot management. Sets up table bucket, namespace, table, schema, Glue catalog registration, partitioning, IAM access control. Triggers on: create table, data lake table, analytics table, structured data storage, S3 Tables, Iceberg, Athena table, partitioning strategy, access permissions. Do NOT use for: importing files (use ingesting-into-data-lake), vector storage (use storing-and-querying-vectors), querying existing tables (use querying-data-lake), or locating existing table (use finding-data-lake-assets).

ClawHub Claude Code автор: Amazon Web Services 1 файл тело ≈ 1 879 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 28 ч назад

Создает управляемые таблицы Iceberg с помощью Amazon S3 Tables (пространство имен API s3tables) с автоматическим уплотнением и управлением снимками.

Как процесс F 55/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/access-control.md, references/best-practices.md, references/athena-ddl-path.md

ИнтеграцияAWSДанные и аналитикатип 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
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
76
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
55/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/access-control.md, references/best-practices.md, references/athena-ddl-path.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: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/access-control.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/best-practices.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/athena-ddl-path.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/table-creation-glue-etl.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 55/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/access-control.md, references/best-practices.md, references/athena-ddl-path.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 4 файла(ов): references/access-control.md, references/best-practices.md, references/athena-ddl-path.md
  • 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
  • 100Шаги. Шагов: 31
  • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1879 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

  • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
  • +3Длина description 626 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 14 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 31 пунктов
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.