SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC huawei-cloud-flexus-l-deploy-jiuwenswarm

Однокликовая установка платформы многоагентного взаимодействия JiuwenSwarm на экземплярах Huawei Cloud Flexus L. Сценарии использования: когда пользователям нужно быстро развернуть JiuwenSwarm/JiuwenClaw на экземплярах Huawei Cloud Flexus L, когда им нужно автоматически создать облачные экземпляры и развернуть платформы AI Agent, когда им нужно настроить API моделей и каналы сообщений (Xiaoyi/Feishu/DingTalk). Автоматически создает экземпляры, развертывает приложения через COC, настраивает модели и каналы сообщений. Ключевые слова для триггера: JiuwenSwarm deployment, JiuwenClaw deployment, 九问Swarm部署, 九问Claw部署, 一键部署JiuwenSwarm, AI智能体平台部署, 部署九问Swarm, 部署九问Claw,云服务器部署AI平台.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«One-click deployment of JiuwenSwarm multi-Agent collaboration platform…»

One-click deployment of JiuwenSwarm multi-Agent collaboration platform on Huawei Cloud Flexus L instances. Usage scenarios: When users need to quickly deploy JiuwenSwarm/JiuwenClaw on Huawei Cloud Flexus L instances, when they need to automatically create cloud instances and deploy AI Agent platforms, when they need to configure model APIs and message channels (Xiaoyi/Feishu/DingTalk). Automatically create instances, deploy applications via COC, configure models and message channels. Trigger keywords: JiuwenSwarm deployment, JiuwenClaw deployment, 九问Swarm部署, 九问Claw部署, 一键部署JiuwenSwarm, AI智能体平台部署, 部署九问Swarm, 部署九问Claw,云服务器部署AI平台.

ClawHub Agent Skills автор: huaweiclouddev-dev v1.0.1 MIT-0 19 файлов · 1 скрипт тело ≈ 5 088 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 19 ч назад

Однокликовая установка платформы многоагентного взаимодействия JiuwenSwarm на экземплярах Huawei Cloud Flexus L.

Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, отчётность по ходу

ИнтеграцияИИ и агентытип 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%
96
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
63/100
Есть пробелы
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
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: huawei-cloud-flexus-l-deploy-jiuwenswarm (ClawHub)

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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 · 4

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 4
  • низкая Опасные команды cmd-background-process assets/deploy_script_template.sh:224
    Запуск фонового / автозапускаемого процесса
    systemctl enable jiuwenswarm
  • низкая Утечка данных read-dotenv references/troubleshooting.md:124
    Чтение файла .env
    cat /opt/jiuwenswarm-env/jiuwenswarm/.env
  • низкая Опасные команды cmd-pipe-to-shell-known-host scripts/install_deps.py:499
    Установщик через pipe в shell с известного хоста (всё равно выполняет удалённый код) (строковый литерал в коде, не выполняется)
    curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_18.x | bash -
    строка в коде
  • низкая Опасные команды cmd-pipe-to-shell-known-host scripts/install_deps.py:505
    Установщик через pipe в shell с известного хоста (всё равно выполняет удалённый код) (строковый литерал в коде, не выполняется)
    curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_18.x | bash -
    строка в коде

Просканировано файлов: 19. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 5088 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 63/100

  • 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, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5088 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 73, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 14. 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)
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 634 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 52 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 73 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (17 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)
  • +3Все 9 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill is a coherent Huawei Cloud deployment helper, but it handles paid resources, root remote execution, and secrets with several unsafe or under-scoped defaults that users should review before installing.
LLM: suspicious (high) · 6 авг. 2026 г.