SKILLEMALL.ai

BB huawei-cloud-deployment-task-management

Управление, выполнение и анализ сбоев Huawei Cloud CloudDeploy (CodeArts Deploy / развертывание) с использованием клиентского инструмента командной строки KooCLI hcloud. Охватывает перечисление и создание приложений для развертывания, перечисление/детализацию/создание задач развертывания, запуск задач, удаление задач, анализ первопричин сбоев развертывания (агент в автономном режиме, тайм-аут, отсутствующий артефакт, разрешение) и проверку ссылки на артефакт OBS. Действия запроса и анализа выполняются автоматически (R3); действия создания/запуска требуют предварительного просмотра и подтверждения пользователем (R2); удаление требует явного подтверждения (R1). Поддерживает учетные данные AK/SK и локальную аутентификацию профиля hcloud. Триггеры включают: "CloudDeploy", "CodeArts Deploy", "部署", "deploy task", "deployment", "deployment task", "deploy application", "部署任务", "部署应用", "start deploy", "发布", "release", "artifact deployment", "制品部署", "deploy failure", "部署失败", "pipeline deployment", "CI/CD deployment".

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Huawei Cloud CloudDeploy (CodeArts Deploy / 部署) management, execution,…»

Huawei Cloud CloudDeploy (CodeArts Deploy / 部署) management, execution, and failure analysis using the KooCLI hcloud command-line client. Covers deploy application listing and creation, deployment task listing/detail/creation, task start, task deletion, deployment failure root-cause analysis (agent offline, timeout, missing artifact, permission), and OBS artifact link verification. Query and Analyze actions run automatically (R3); Create/Start actions require preview and user confirmation (R2); Delete requires explicit confirmation (R1). Supports AK/SK credentials and local hcloud profile authentication. Triggers include: "CloudDeploy", "CodeArts Deploy", "部署", "deploy task", "deployment", "deployment task", "deploy application", "部署任务", "部署应用", "start deploy", "发布", "release", "artifact deployment", "制品部署", "deploy failure", "部署失败", "pipeline deployment", "CI/CD deployment".

ClawHub Agent Skills автор: huaweicloud-skills-team v1.0.0 MIT-0 11 файлов тело ≈ 5 307 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Управление, выполнение и анализ сбоев Huawei Cloud CloudDeploy (CodeArts Deploy / развертывание) с использованием клиентского инструмента командной строки…

Как процесс B 70/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, повторный запуск

ПроцедураMySQLИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
70
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
70/100
Почти готов
Когда включается вес 12
20
Повторный запуск вес 4
30
Результат и критерий готовности вес 14
40
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: 11. 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 ≈ 5307 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "triggers"

Процессный рейтинг: все десять параметров 70/100

  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 92, без проверки текущего состояния
  • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5307 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 23
  • 100Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • high Скилл велит модели самой совершать необратимое действие, без подтверждения человеком
  • low Ответ описан самодельной разметкой (7 тегов): типизированный вызов надёжнее

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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Длина description 887: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 12 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +4Структура: 31 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 23 пунктов
  • +4Есть примеры (10 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (5 из 6)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This CloudDeploy skill mostly matches its stated purpose, but it needs review because it combines broad cloud deployment authority with default outbound quality reporting that can send runtime data and an IAM token.
LLM: suspicious (high) · 11 сент. 2026 г.