SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC aliyun-esa-manage

Используйте при управлении Alibaba Cloud ESA — развертывайте HTML/статические сайты через Pages, управляйте Edge Routines (ER) для бессерверных граничных функций, используйте Edge KV для распределенного хранения ключ-значение, управляйте сайтом, DNS-записями, правилами кэширования и запрашивайте аналитику трафика через OpenAPI/SDK. Используйте при работе с ESA, граничным развертыванием, граничными функциями, Pages, ER, KV-хранилищем, DNS, кэшем, конфигурацией сайта, аналитикой трафика, тенденциями пропускной способности или рейтингами топ-N.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when managing Alibaba Cloud ESA — deploy HTML/static sites via Pag…»

Use when managing Alibaba Cloud ESA — deploy HTML/static sites via Pages, manage Edge Routines (ER) for serverless edge functions, use Edge KV for distributed key-value storage, handle site management, DNS records, cache rules, and query traffic analytics via OpenAPI/SDK. Use when working with ESA, edge deployment, edge functions, Pages, ER, KV storage, DNS, cache, site configuration, traffic analytics, bandwidth trends, or top-N rankings.

ClawHub Agent Skills автор: cinience v1.0.0 MIT-0 24 файла · 5 скриптов тело ≈ 4 119 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 13 дн назад

Используйте при управлении Alibaba Cloud ESA — развертывайте HTML/статические сайты через Pages, управляйте Edge Routines (ER) для бессерверных граничных…

Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, повторный запуск, отчётность по ходу

ПроцедураДанные и аналитикаИнфраструктураТексты и документытип 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
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
57/100
Есть пробелы
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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: 24. 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 57/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 45, без проверки текущего состояния
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Шаги. Шагов: 112, расплывчатых формулировок: 6
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4119 токенов
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • low Разделов верхнего уровня: 13. Похоже на несколько доменов в одном скилле

    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)
    • -31 из 5 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 443 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 49 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 112 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (13 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (16 из 16)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This Alibaba Cloud ESA management skill is coherent, but it needs review because its examples can publish to production, expose local files during deployment, and persist sensitive analytics without strong safeguards.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 16 сент. 2026 г.