AB huawei-cloud-cc-gcb-query
Запрашивает ресурсы Huawei Cloud Cloud Connect (CC) Global Connection Bandwidth (GCB) через hcloud CLI. Охватывает запрос деталей одного GCB (включая информацию о привязанном экземпляре), запрос списка GCB с фильтрами, запрос конфигурации арендатора GCB (диапазоны размеров, квоты, режимы оплаты, поддерживаемые службы) и список GCB, подходящих для привязки к определенному типу службы. Операции записи отсутствуют. Используйте этот навык, когда пользователю необходимо проверить детали глобальной пропускной способности соединения, проверить экземпляры, привязанные к GCB, просмотреть конфигурации и квоты арендатора GCB или найти GCB, доступные для привязки. Триггеры включают: 全域互联带宽, GCB, Global Connection Bandwidth, global-connection-bandwidth, 云连接带宽, CC带宽, bandwidth config, 绑定带宽, support binding bandwidth, gcb-query.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Queries Huawei Cloud Cloud Connect (CC) Global Connection Bandwidth (G…»
Queries Huawei Cloud Cloud Connect (CC) Global Connection Bandwidth (GCB) resources via hcloud CLI. Covers single GCB detail query (including bound instance info), GCB list query with filters, GCB tenant configuration query (size ranges, quotas, charge modes, supported services), and list of GCBs eligible for binding to a specific service type. No write operations. Use this skill when the user needs to inspect global connection bandwidth details, check GCB-bound instances, review GCB tenant configs and quotas, or find GCBs available for binding. Triggers include: 全域互联带宽, GCB, Global Connection Bandwidth, global-connection-bandwidth, 云连接带宽, CC带宽, bandwidth config, 绑定带宽, support binding bandwidth, gcb-query.
Запрашивает ресурсы Huawei Cloud Cloud Connect (CC) Global Connection Bandwidth (GCB) через hcloud CLI.
Как процесс B 71/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, ошибки и развилки, повторный запуск
Как улучшить
- 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: 10. 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 71/100
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 15, без проверки текущего состояния
- 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 85Шаги. Шагов: 10, расплывчатых формулировок: 1
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2415 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
- -31 из 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 715 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 12 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 10 пунктов
- +4Есть примеры (8 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (6 из 6)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.