SKILLEMALL.ai

AB huawei-cloud-ecs-alert

Автоматизируйте пакетное создание и управление правилами оповещения Huawei Cloud CES для экземпляров ECS с помощью hcloud CLI v7.2.2+. Используйте этот навык для: (1) пакетного создания оповещений с помощью шаблонов (веб/база данных), (2) обновления уведомлений SMN, (3) запроса метрик ECS и списков оповещений. Триггеры: "ECS alert", "create alert", "list alarms", "CPU alert", "memory alert", "ECS monitoring", "监控告警", "创建告警", "ECS 监控", "告警规则", "查询告警"

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Automate batch creation and management of Huawei Cloud CES alarm rules…»

Automate batch creation and management of Huawei Cloud CES alarm rules for ECS instances using hcloud CLI v7.2.2+. Use this skill to: (1) batch create alarms with templates (web/database), (2) update SMN notifications, (3) query ECS metrics and alarm lists. Trigger: "ECS alert", "create alert", "list alarms", "CPU alert", "memory alert", "ECS monitoring", "监控告警", "创建告警", "ECS 监控", "告警规则", "查询告警"

ClawHub Agent Skills автор: huaweiclouddev-dev v1.0.0 MIT-0 21 файл · 10 скриптов тело ≈ 4 208 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 9 ч назад

Автоматизируйте пакетное создание и управление правилами оповещения Huawei Cloud CES для экземпляров ECS с помощью hcloud CLI v7.2.2+. Используйте этот навык…

Как процесс B 69/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, отчётность по ходу

ПроцедураИнфраструктураДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
91
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
69/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
Ошибки и развилки вес 10
55
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: 21. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 132, 216, 248, 295, 344): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

    Процессный рейтинг: все десять параметров 69/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4208 токенов
    • 85Шаги. Шагов: 49, расплывчатых формулировок: 2
    • 100Результат и критерий готовности. Формат результата и критерий готовности описаны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • low Разделов верхнего уровня: 16. 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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • -218 эмодзи в инструкциях: шум для модели
    • -32 из 11 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 7 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 398 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 26 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 49 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (10 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (8 из 8)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill is mostly coherent Huawei Cloud alarm automation, but it combines broad cloud permissions, credential handling guidance, unverified install guidance, and alert-silencing notification actions that deserve manual review.
    LLM: suspicious (high) · 3 авг. 2026 г.