SKILLEMALL.ai

AC docker-ops

Управление жизненным циклом контейнеров Docker, проверка работоспособности, анализ журналов, очистка, оркестрация compose, устранение неполадок. Используйте, когда Codex необходимо управлять контейнерами Docker, отлаживать работающие службы, проверять журналы, очищать ресурсы или оркестрировать многосервисные конфигурации с помощью Docker Compose.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Docker container lifecycle management, health checks, log analysis, cl…»

Docker container lifecycle management, health checks, log analysis, cleanup, compose orchestration, and troubleshooting. Use when Codex needs to manage Docker containers, debug running services, inspect logs, clean up resources, or orchestrate multi-service setups with Docker Compose.

ClawHub Agent Skills автор: ericlooi504 v1.0.2 MIT-0 6 файлов · 2 скрипта тело ≈ 1 057 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Управление жизненным циклом контейнеров Docker, проверка работоспособности, анализ журналов, очистка, оркестрация compose, устранение неполадок.

Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, согласованность

АнализаторDockerИнфраструктуратип 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
C
63/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Когда включается вес 12
20
Согласованность вес 8
40
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: 6. 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 63/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (docker-ops) не совпадает с папкой (docker-ops-toolkit)
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 6
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1057 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • 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

    • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 285 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 22 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 6 пунктов
    • +4Есть примеры (15 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
    • +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях

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

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a disclosed Docker management guide with risky commands clearly framed around user confirmation and data-loss warnings.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.