AC huawei-cloud-flexus-l-server-ops
На основе API Huawei Cloud Flexus L для управления экземплярами и операциями. Поддерживает запросы списка и деталей экземпляров, запросы пакетов трафика, пакетный запуск/остановку/перезагрузку экземпляров, сброс паролей и изменение информации об экземплярах. Подходит для ежедневных операций, управления жизненным циклом, изменений конфигурации, мониторинга трафика и других сценариев для экземпляров Flexus L. Триггеры: Flexus L, Huawei Cloud ops, query instance, start, stop, reboot, reset password, modify info, check traffic, traffic package (中文触发词: L实例运维，查询L实例，L实例开机，L实例关机，L实例重启，L实例重置密码，查询L实例流量包).
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Based on Huawei Cloud Flexus L API for instance management and operati…»
Based on Huawei Cloud Flexus L API for instance management and operations. Supports querying instance list and details, querying traffic packages, batch start/stop/reboot instances, resetting passwords, and modifying instance information. Suitable for daily operations, lifecycle management, configuration changes, traffic monitoring, and other scenarios for Flexus L instances. Triggers: Flexus L, Huawei Cloud ops, query instance, start, stop, reboot, reset password, modify info, check traffic, traffic package (中文触发词: L实例运维，查询L实例，L实例开机，L实例关机，L实例重启，L实例重置密码，查询L实例流量包).
На основе API Huawei Cloud Flexus L для управления экземплярами и операциями.
Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, повторный запуск
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 60/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 70Ошибки и развилки. Развилок: 4
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4588 токенов
- 85Шаги. Шагов: 80, расплывчатых формулировок: 1
- 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
- low Разделов верхнего уровня: 10. 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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -230 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 573 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 35 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 80 пунктов
- +4Есть примеры (20 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
- +3Все 6 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.