SKILLEMALL.ai

AC sql-index-optimizer-multi-db

Используйте этот навык, когда пользователь хочет «автоматически оптимизировать индексы с помощью SQL-запросов для создания таблиц + медленных SQL-запросов». Поддерживает MySQL, Oracle, PostgreSQL. Скрипт использует Python для автоматического анализа столбцов в DDL и медленных SQL-запросах в частях WHERE/JOIN/ORDER BY, генерирует кандидатные индексы и соответствующие SQL-запросы CREATE INDEX для баз данных, а также выводит их в файл.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«当用户希望“通过建表语句 + 慢 SQL 自动优化索引”时使用此 Skill,支持 MySQL、Oracle、PostgreSQL。脚本使用…»

当用户希望“通过建表语句 + 慢 SQL 自动优化索引”时使用此 Skill,支持 MySQL、Oracle、PostgreSQL。脚本使用 Python,自动解析 DDL 与慢 SQL 中的 WHERE/JOIN/ORDER BY 列,生成候选索引及对应数据库的 CREATE INDEX 语句,并输出到文件。

ClawHub Agent Skills автор: houyalei v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 257 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Используйте этот навык, когда пользователь хочет «автоматически оптимизировать индексы с помощью SQL-запросов для создания таблиц + медленных SQL-запросов».

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторPostgreSQLMySQLИнфраструктураРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
Есть пробелы
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.
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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 24
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 257 токенов

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 156 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 7 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 24 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a local SQL index suggestion tool that reads user-provided SQL files and writes a report, with no evidence of hidden access or network behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.