AD huawei-cloud-ces-aom-capacity-assessment
Оценка мощности Huawei Cloud. Оценивает мощность для инстансов в 21 сервисе (NAT/RDS/ECS/ELB/EIP/CSS/DDS/DWS/DCS/DMS/TaurusDB/GeminiDB/DC/ER/EVS/EFS Turbo/APIG/DRS/VPCEP/Bandwidth/CCE), сравнивая пиковые/минимальные колебания данных мониторинга между входными и целевыми инстансами, рассчитывая коэффициенты нагрузки для прогнозирования пределов трафика на праздники и давая рекомендации по масштабированию. Сбор данных использует команды hcloud (KooCLI) CES (CCE и другие облачные метрики проходят через AOM). Поддерживает четыре режима: одиночный инстанс исторический, полный исторический, одиночный инстанс T-24, полный T-24. Ключевые слова: 容量评估、扩容建议、节日保障、压力系数、峰谷值倍数、预计节日上限、容量预测、capacity assessment、要不要扩容、ECS/RDS/CCE 够不够用.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Huawei Cloud capacity assessment. Assesses capacity for instances acro…»
Huawei Cloud capacity assessment. Assesses capacity for instances across 21 services (NAT/RDS/ECS/ELB/EIP/CSS/DDS/DWS/DCS/DMS/TaurusDB/GeminiDB/DC/ER/EVS/EFS Turbo/APIG/DRS/VPCEP/Bandwidth/CCE) by comparing peak/valley fluctuations of monitoring data between entry instances and target instances, calculating pressure coefficients to predict festival traffic ceilings, and giving scale-out recommendations. Data collection uses hcloud (KooCLI) CES commands (CCE and other cloud-native metrics go through AOM). Supports four modes: single-instance historical, full historical, single-instance T-24, full T-24. Trigger words: 容量评估、扩容建议、节日保障、压力系数、峰谷值倍数、预计节日上限、容量预测、capacity assessment、要不要扩容、ECS/RDS/CCE 够不够用.
Оценка мощности Huawei Cloud.
Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
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: 17. 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 49/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python, node), но во frontmatter они не объявлены
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4116 токенов
- 85Шаги. Шагов: 60, расплывчатых формулировок: 2
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле
- low Ответ описан самодельной разметкой (11 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
- +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 705 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 17 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 60 пунктов
- +4Есть примеры (7 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (6 из 6)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.