SKILLEMALL.ai

BB mongodb

Проектирует схемы MongoDB, индексы и конвейеры агрегации, а также отлаживает медленные запросы, ошибки подключения и сбои репликации. Используйте при моделировании документов, выборе между встраиванием и ссылкой, чтении плана объяснения или исправлении COLLSCAN, а также когда запрос истекает по времени, конвейер прерывается при достижении лимита памяти, курсор умирает в середине цикла, пул исчерпывается и выбор сервера истекает по времени, записи завершаются ошибкой дублирующегося ключа или «недоступный для записи первичный узел», вторичный узел отстает, окно oplog закрывается, ключ шардинга вызывает перегрузку, или кэш WiredTiger останавливает кластер. Охватывает mongosh и Compass, Atlas, Mongoose и строки подключения драйвера, транзакции и циклы повторных попыток, потоки изменений, коллекции временных рядов, Atlas Search и векторный поиск, шардинг, резервное копирование, восстановление и обновления. Не для SQL или реляционного моделирования — инстинкты нормализации здесь активно вводят в заблуждение.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Designs MongoDB schemas, indexes, and aggregation pipelines, and debug…»

Designs MongoDB schemas, indexes, and aggregation pipelines, and debugs slow queries, connection errors, and replica set failures. Use when modeling documents, deciding embed vs reference, reading an explain plan, or fixing a COLLSCAN, and when a query times out, a pipeline aborts at the memory limit, a cursor dies mid-loop, the pool exhausts and server selection times out, writes fail with duplicate key or "not writable primary", a secondary lags, the oplog window closes, a shard key hotspots, or WiredTiger cache stalls the cluster. Covers mongosh and Compass, Atlas, Mongoose and driver connection strings, transactions and retry loops, change streams, time-series collections, Atlas Search and vector search, sharding, backups, restores, and upgrades. Not for SQL or relational modeling — normalization instincts actively mislead here.

ClawHub Agent Skills автор: Iván v1.0.4 MIT-0 25 файлов тело ≈ 5 226 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Проектирует схемы MongoDB, индексы и конвейеры агрегации, а также отлаживает медленные запросы, ошибки подключения и сбои репликации.

Как процесс B 66/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, отчётность по ходу

ПроцедураMongoDBИнфраструктураРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
71
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
66/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
50
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security backups.md:71
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    - Keep a copy that a compromised production credential cannot delete. Ransomware against exposed MongoDB deployments is not hypothetical, and the deletion of backups is part of the playbook.

Просканировано файлов: 25. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 5226 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "changelog"

Процессный рейтинг: все десять параметров 66/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python, node), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5226 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 65
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • 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

  • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
  • +3Длина description 844: рекомендуется 120–800 символов
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
  • +4Структура: 12 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 65 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This MongoDB skill is mostly coherent database-operations guidance, but it persistently stores potentially sensitive production database context in local plaintext memory without a clear opt-in, redaction, retention, or file-protection policy.
LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 10 сент. 2026 г.