SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AB huawei-cloud-dws-list

Перечисляет кластеры DWS (Data Warehouse Service) в рамках клиента Huawei Cloud и возвращает только имена кластеров. Основано на API KooCLI (hcloud) DWS ListClusters. Полезно для ежедневной проверки, инвентаризации ресурсов и быстрого обзора кластеров. Триггеры включают: "查询DWS列表", "DWS集群列表", "列出DWS", "DWS集群名称", "list DWS clusters", "DWS cluster list", "show DWS names", "DWS inventory"

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«List DWS (Data Warehouse Service) clusters under a Huawei Cloud tenant…»

List DWS (Data Warehouse Service) clusters under a Huawei Cloud tenant and return only the cluster names. Based on KooCLI (hcloud) DWS ListClusters API. Useful for daily inspection, resource inventory, and quick cluster overview. Triggers include: "查询DWS列表", "DWS集群列表", "列出DWS", "DWS集群名称", "list DWS clusters", "DWS cluster list", "show DWS names", "DWS inventory"

ClawHub Agent Skills автор: huaweiclouddev-dev v1.0.0 MIT-0 11 файлов · 1 скрипт тело ≈ 1 526 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Перечисляет кластеры DWS (Data Warehouse Service) в рамках клиента Huawei Cloud и возвращает только имена кластеров.

Как процесс B 71/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, отчётность по ходу

ПроцедураДанные 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
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
78
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
71/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
Ошибки и развилки вес 10
50
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.
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: 11. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "trigger"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "input_schema"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "output_schema"

Процессный рейтинг: все десять параметров 71/100

  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 85Шаги. Шагов: 28, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Результат и критерий готовности. Формат результата и критерий готовности описаны
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1526 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Ответ описан самодельной разметкой (4 тегов): типизированный вызов надёжнее

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)
  • -31 из 3 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 7 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 364 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 13 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 28 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (5 из 5)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 78.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill performs the advertised read-only Huawei DWS listing, but its optional wrapper automatically reports cloud inventory inputs, outputs, errors, and stack data to a configurable telemetry endpoint.
LLM: suspicious (high) · 16 авг. 2026 г.