SKILLEMALL.ai

AC huawei-cloud-mrs-hive-sql-check

Проверка спецификаций Hive SQL для Huawei Cloud MRS. Проверяет SQL-запросы на соответствие определенным правилам синтаксиса и спецификаций с помощью автоматизированного движка проверки. Дополнительный ручной анализ за пределами определенных правил не выполняется. Триггер: "Hive SQL优化"、"检查Hive SQL"、"Hive SQL检查"、"Hive SQL规范"、"Hive SQL语法"、"Hive SQL review"

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Huawei Cloud MRS Hive SQL specification checking skill. Checks SQL sta…»

Huawei Cloud MRS Hive SQL specification checking skill. Checks SQL statements against defined syntax and specification rules using the automated checker engine. No extra manual analysis beyond defined rules. Trigger:"Hive SQL优化"、"检查Hive SQL"、"Hive SQL检查"、"Hive SQL规范"、"Hive SQL语法"、"Hive SQL review"

ClawHub Agent Skills автор: huaweicloudskill v1.0.1 MIT-0 16 файлов · 9 скриптов тело ≈ 4 024 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 12 ч назад

Проверка спецификаций Hive SQL для Huawei Cloud MRS.

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: ошибки и развилки, отчётность по ходу

ПроцедураДанные и аналитикаРазработкаТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
100/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
99
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
62/100
Есть пробелы
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
50
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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: 12. 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 62/100

    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python, node), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4024 токенов
    • 85Шаги. Шагов: 54, расплывчатых формулировок: 2
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • low Разделов верхнего уровня: 12. 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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 6 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 298 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 22 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 54 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (8 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
    • +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 99.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a local Hive SQL checker that runs bundled Python scripts and did not show exfiltration, persistence, or deceptive behavior.
    LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 21 сент. 2026 г.