DA huawei-cloud-ecs-dsh-deploy
Развертывание экземпляра Huawei Cloud Flexus X - DeepSeek Harness (dsh). ⚠️ Развертывание связано с фактическими расходами, необходимо подтвердить регион/тип/режим оплаты с пользователем перед выполнением. Триггеры включают: "部署DeepSeek Harness", "部署dsh", "部署DeepSeek智能体", "创建AI智能体服务器", "Deploy DeepSeek Harness", "Deploy dsh", "Create AI Agent Server", "Deploy AI Harness", "DeepSeek Harness", "dsh", "Flexus X", "ECS部署", "AI智能体".
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Huawei Cloud Flexus X Instance Deployment - DeepSeek Harness (dsh). ⚠️…»
Huawei Cloud Flexus X Instance Deployment - DeepSeek Harness (dsh). ⚠️ Deployment involves actual charges, must confirm region/flavor/billing mode with user before execution. Triggers include: "部署DeepSeek Harness", "部署dsh", "部署DeepSeek智能体", "创建AI智能体服务器", "Deploy DeepSeek Harness", "Deploy dsh", "Create AI Agent Server", "Deploy AI Harness", "DeepSeek Harness", "dsh", "Flexus X", "ECS部署", "AI智能体".
Развертывание экземпляра Huawei Cloud Flexus X - DeepSeek Harness (dsh).
Как процесс A 82/100 · Дойдёт до конца — трудных мест не видно
Чем это грозит
Скилл содержит фрагменты, которые в чужих руках стоят денег или данных. Ниже, что рискует потерять тот, кто установит, и что должен сделать автор.
Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.
Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.
Как улучшить
- Разберите находки высокой серьёзности: каждая стоит 18 баллов безопасности. Если это ложное срабатывание, добавьте код правила в guard.allow в spec.yaml.
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- 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 · 6
-
высокая Опасные команды
cmd-install-from-urlreferences/cli-installation-guide.md:39Установка пакета по недоверенному URL / из архива> pip install -i https://repo.huaweicloud.com/repository/pypi/simple requests huaweicloudsdkcore huaweicloudsdkecs huaweicloudsdkcoc
-
высокая Опасные команды
cmd-install-from-urlreferences/cli-installation-guide.md:150Установка пакета по недоверенному URL / из архиваpip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple huaweicloudsdkcore
-
высокая Опасные команды
cmd-install-from-urlreferences/cli-installation-guide.md:153Установка пакета по недоверенному URL / из архиваpip install -i https://repo.huaweicloud.com/repository/pypi/simple huaweicloudsdkcore
Средние и низкие: 3
-
низкая Опасные команды
cmd-background-processscripts/coc_deploy.py:210Запуск фонового / автозапускаемого процесса (строковый литерал в коде, не выполняется)systemctl enable dsh
строка в коде -
низкая Опасные команды
cmd-background-processscripts/coc_deploy.py:252Запуск фонового / автозапускаемого процесса (строковый литерал в коде, не выполняется)systemctl enable nginx 2>/dev/null || true
строка в коде -
низкая Секреты в коде
secret-password-literalscripts/deploy_dsh.py:344Захардкоженный пароль / ключ (возможно, пример) (определение детектора / чёрного списка)args.password = generate_secure_password(12)
детектор
Просканировано файлов: 14. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 7645 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/ - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "triggers"
Процессный рейтинг: все десять параметров 82/100
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python, node), но во frontmatter они не объявлены
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 7645 токенов
- 100Шаги. Шагов: 66
- 100Результат и критерий готовности. Формат результата и критерий готовности описаны
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- low Разделов верхнего уровня: 14. 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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
- -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
- -238 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 9 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 399 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 47 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 66 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (17 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (5 из 5)
- +3Все 6 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.