SKILLEMALL.ai

BD deploy-fault-analyzer

Помощник по анализу и устранению сбоев — принимает логи/тексты ошибок, сначала ищет в базе знаний по сбоям MySQL; если не найдено, ищет в библиотеке скриптов /data/scripts/; поддерживает интерактивное однократное обновление базы знаний по сбоям и генерацию отчета об анализе в Word.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«部署故障分析及解决助手 — 接收日志/报错文本,优先查询 MySQL 故障知识库;未命中时检索 /data/scripts/ 脚本库;支持交…»

部署故障分析及解决助手 — 接收日志/报错文本,优先查询 MySQL 故障知识库;未命中时检索 /data/scripts/ 脚本库;支持交互式单条更新故障库并生成 Word 分析报告。

ClawHub Agent Skills автор: 皮皮熊 v1.2.1 MIT-0 3 файла тело ≈ 7 957 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Помощник по анализу и устранению сбоев — принимает логи/тексты ошибок, сначала ищет в базе знаний по сбоям MySQL; если не найдено, ищет в библиотеке скриптов…

Как процесс D 44/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторMySQLИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
83/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
57
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
44/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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.
  2. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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: 3. 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")
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 7957 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "created"

Процессный рейтинг: все десять параметров 44/100

  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 28, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python, node), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 7957 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 70
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 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 93: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 54 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 70 пунктов
  • +4Есть примеры (31 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 57.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill matches its troubleshooting purpose, but it automatically preserves and republishes potentially sensitive deployment logs without enough user control or retention limits.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 24 июн. 2026 г.