SKILLEMALL.ai

BB server-monitor-collector

Собирает данные мониторинга серверов (Zabbix / Prometheus / Alibaba / Tencent / Huawei Cloud), генерирует отчеты в CSV/XLSX и отправляет по электронной почте или Feishu.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Collect server monitoring data (Zabbix / Prometheus / Alibaba / Tencen…»

Collect server monitoring data (Zabbix / Prometheus / Alibaba / Tencent / Huawei Cloud), generate CSV/XLSX reports and send via email or Feishu.

ClawHub Agent Skills автор: freepengyang v1.0.2 MIT-0 12 файлов · 6 скриптов тело ≈ 1 267 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 6 дн назад

Собирает данные мониторинга серверов (Zabbix / Prometheus / Alibaba / Tencent / Huawei Cloud), генерирует отчеты в CSV/XLSX и отправляет по электронной почте…

Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, входы и предусловия, повторный запуск

ГенераторExcelДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
74
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
65/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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: 12. 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 "triggers"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

Процессный рейтинг: все десять параметров 65/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
  • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 24
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1267 токенов
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 11. 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)
  • -33 из 5 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 144 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 18 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 24 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This monitoring skill is purpose-aligned, but it needs review because it handles infrastructure credentials and sends reports with insecure defaults and weak scoping.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 16 сент. 2026 г.