SKILLEMALL.ai

BD ctyun-cli

CLI-инструмент Tianyi Cloud — корпоративный инструмент командной строки, который поможет вам легко управлять ресурсами Tianyi Cloud. Поддерживает более 32 сервисных модулей, включая ECS, VPC, EBS, ELB, CCE, Redis, MySQL, Kafka, CSS, EMR, мониторинг, биллинг, IAM, Aone, CloudPC, AIServer, Audit, IMS, APM Application Performance Monitoring, LTS, SFS, OceanFS, ZOS, DPS bare metal, Security Guard, Cloud Interconnect EC, Microservice Engine MSE, Cloud Firewall CFW и другие, охватывая более 943 API и 898 команд.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«天翼云CLI工具 - 企业级命令行工具,帮助您轻松管理天翼云资源。支持ECS、VPC、EBS、ELB、CCE、Redis、MySQL、Kaf…»

天翼云CLI工具 - 企业级命令行工具,帮助您轻松管理天翼云资源。支持ECS、VPC、EBS、ELB、CCE、Redis、MySQL、Kafka、CSS、EMR、监控、账务、IAM、Aone、CloudPC、AIServer、Audit、IMS、APM应用性能监控、LTS、SFS、OceanFS、ZOS、DPS物理机、安全卫士、云间高速EC、微服务引擎MSE、云防火墙CFW等32+服务模块,覆盖943+个API,898+个命令。

ClawHub Agent Skills автор: fengyucn v1.30.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 12 003 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

CLI-инструмент Tianyi Cloud — корпоративный инструмент командной строки, который поможет вам легко управлять ресурсами Tianyi Cloud.

Как процесс D 35/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияMySQLИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
81/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
53
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
35/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
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.
  2. 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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 3. 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")
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 12003 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "pypi"

Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (ctyun-cli) не совпадает с папкой (ctyun)
  • 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 12003 токенов: вытесняет саму задачу из окна
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 47
  • low Разделов верхнего уровня: 36. 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -5В тексте остались TODO / заглушки
  • -224 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 216 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 226 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 47 пунктов
  • +4Есть примеры (194 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 53.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a coherent cloud CLI skill, but users should handle cloud credentials and debug logs carefully.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 28 июл. 2026 г.