SKILLEMALL.ai

AC db-internals-deep-dive

Глубокое погружение во внутреннее устройство баз данных и систем обмена сообщениями — PostgreSQL, MongoDB, Redis, RabbitMQ, Kafka. Охватывает движки хранения, репликацию, согласованность, оптимизацию производительности и операционные шаблоны в масштабе. Триггер для запросов вроде "внутреннее устройство PostgreSQL", "как работает Kafka внутри", "глубокое погружение в Redis", "движок хранения MongoDB", "RabbitMQ против Kafka", "внутреннее устройство БД сегодня" или "глубокое погружение в базу данных".

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Deep dive into database and messaging system internals — PostgreSQL, M…»

Deep dive into database and messaging system internals — PostgreSQL, MongoDB, Redis, RabbitMQ, Kafka. Covers storage engines, replication, consistency, performance tuning, and operational patterns at scale. Trigger for requests like "PostgreSQL internals", "how Kafka works internally", "Redis deep dive", "MongoDB storage engine", "RabbitMQ vs Kafka", "db internals today", or "deep dive vào database".

ClawHub Agent Skills автор: Joe on flow 🎧 v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 1 962 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Глубокое погружение во внутреннее устройство баз данных и систем обмена сообщениями — PostgreSQL, MongoDB, Redis, RabbitMQ, Kafka.

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия

СправочникPostgreSQLMongoDBИнфраструктуратип 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
62/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
20
Ошибки и развилки вес 10
50
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: 3. 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 62/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Шаги. Шагов: 49
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1962 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • 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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 7 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 403 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 49 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)

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

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a markdown-only educational skill that guides database internals explanations and does not request code execution, credentials, network access, or persistent control.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: benign · 28 мая 2026 г.