SKILLEMALL.ai

AC cm-celery-task-analyzer

Анализирует конфигурации задач Celery на предмет надежности, производительности и отладки. Проверяет политики повторных попыток, маршрутизацию задач, сериализацию, хранилища результатов, конфигурацию воркеров, расписания beat и шаблоны проектирования задач. Используйте, когда вас попросят просмотреть задачи Celery, проверить надежность задач, проверить лучшие практики Celery, оптимизировать производительность воркеров, просмотреть расписания beat или устранить сбои задач. Активируется по запросам "celery", "celery task", "celery worker", "celery beat", "task queue", "celery retry", "celery routing", "celery config", "celery performance", "celery debug", "celery audit".

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Analyze Celery task configurations for reliability, performance, and d…»

Analyze Celery task configurations for reliability, performance, and debugging. Checks retry policies, task routing, serialization, result backends, worker configuration, beat schedules, and task design patterns. Use when asked to review Celery tasks, audit task reliability, check Celery best practices, optimize worker performance, review beat schedules, or troubleshoot task failures. Triggers on "celery", "celery task", "celery worker", "celery beat", "task queue", "celery retry", "celery routing", "celery config", "celery performance", "celery debug", "celery audit".

ClawHub Agent Skills автор: charlie-morrison v1.0.1 MIT-0 2 файла тело ≈ 4 842 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Анализирует конфигурации задач Celery на предмет надежности, производительности и отладки.

Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, согласованность, повторный запуск

АнализаторРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
97/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
92
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
56/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
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 56/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (cm-celery-task-analyzer) не совпадает с папкой (celery-task-analyzer)
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4842 токенов
    • 100Шаги. Шагов: 23

    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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 11 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 575 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 17 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 23 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (12 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 92.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a read-only Celery review skill; the main caution is that it may inspect project configuration files that contain secrets.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.