SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CB huawei-cloud-iac-reverse

Реверс-инжиниринг существующих ресурсов Huawei Cloud в развертываемый код Terraform IaC. Запрашивает все ресурсы через API RMS (Config/Аудит конфигурации), анализирует спецификации и топологию по сервисам, затем синтезирует конфигурации Terraform HCL с проверкой провайдера. Используйте, когда пользователь хочет сгенерировать IaC из существующих облачных ресурсов, мигрировать инфраструктуру в код или выполнить реверс-инжиниринг облачной топологии. Триггеры включают: «逆向生成IaC», «反向生成Terraform», «从现有资源生成代码», «reverse engineer IaC», «generate Terraform from existing resources», «infrastructure to code», «cloud to IaC».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Reverse-engineer existing Huawei Cloud resources into deployable Terra…»

Reverse-engineer existing Huawei Cloud resources into deployable Terraform IaC code. Queries all resources via RMS (Config/配置审计) API, analyzes specs and topology service-by-service, then synthesizes Terraform HCL configurations with provider validation. Use when the user wants to generate IaC from existing cloud resources, migrate infrastructure to code, or reverse-engineer cloud topology. Triggers include: "逆向生成IaC", "反向生成Terraform", "从现有资源生成代码", "reverse engineer IaC", "generate Terraform from existing resources", "infrastructure to code", "cloud to IaC".

Не рекомендуетсяесть критические или высокие находки безопасности
ClawHub Agent Skills автор: huaweicloudskill v1.0.0 MIT-0 11 файлов · 3 скрипта тело ≈ 2 422 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 8 дн назад

Реверс-инжиниринг существующих ресурсов Huawei Cloud в развертываемый код Terraform IaC.

Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, ошибки и развилки, повторный запуск

ПроцедураTerraformMySQLИнфраструктураРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
C
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
82
Качество 40%
95
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
65/100
Почти готов
Ошибки и развилки вес 10
0
Повторный запуск вес 4
30
Результат и критерий готовности вес 14
40
три самых слабых из десяти параметров · все десять

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.

Опасные команды
Если установить

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.

Автору

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

  1. Разберите находки высокой серьёзности: каждая стоит 18 баллов безопасности. Если это ложное срабатывание, добавьте код правила в guard.allow в spec.yaml.
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 · 1

  • высокая Опасные команды cmd-pipe-to-shell references/cli-installation-guide.md:15
    Скачивание и запуск удалённого кода с неизвестного хоста (pipe в shell)
    curl -sSL https://cn-n…com/cli/install.sh | bash

Просканировано файлов: 11. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "triggers"
  • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 98, 102): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

Процессный рейтинг: все десять параметров 65/100

  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
  • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, node), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Шаги. Шагов: 49
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2422 токенов
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • low Разделов верхнего уровня: 11. 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 7 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 563 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 23 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 49 пунктов
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (5 из 5)
  • +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 95.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill is mostly coherent for Huawei Cloud Terraform reverse engineering, but its install guidance asks users to execute remote installer code without verification in a credentialed cloud environment.
LLM: suspicious (high) · 24 сент. 2026 г.