SKILLEMALL.ai

AC kwdb-build

Навык компиляции и сборки исходного кода базы данных KaiwuDB. Используется для сборки, компиляции или тестирования KaiwuDB (KWDB) из исходного кода. Использует систему сборки CMake для обработки конфигурации сборки, модульного тестирования, проверки кода и установки. Триггеры: (1) Запросы на компиляцию: "скомпилировать KaiwuDB", "собрать kwdbts2", "сборка cmake", "очистить сборку"; (2) Запросы на модульное тестирование C++: "модульное тестирование C++", "запустить модульное тестирование C++", "run C++ unittest"; (3) Запросы на модульное тестирование Go: "модульное тестирование golang", "модульное тестирование Go", "run golang test". Важно: перед выполнением любых действий необходимо подтвердить все параметры конфигурации с пользователем, нельзя пропускать шаг запроса.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«KaiwuDB 数据库源码编译和构建技能。用于从源码构建、编译或测试 KaiwuDB (KWDB)。使用 CMake 构建系统处理构建配置、…»

KaiwuDB 数据库源码编译和构建技能。用于从源码构建、编译或测试 KaiwuDB (KWDB)。使用 CMake 构建系统处理构建配置、单元测试、代码检查和安装。触发条件:(1) 编译询问:"编译 KaiwuDB"、"构建 kwdbts2"、"cmake 构建"、"清理构建";(2) C++ 单元测试询问:"C++ 单元测试"、"运行C++单元测试"、"run C++ unittest";(3) Go 单元测试询问:"golang 单元测试"、"Go 单元测试"、"run golang test"。重要:执行任何操作前必须向用户确认所有配置选项,不得跳过询问步骤。

ClawHub Agent Skills автор: KWDB v1.2.1 MIT-0 10 файлов · 2 скрипта тело ≈ 426 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 5 дн назад

Навык компиляции и сборки исходного кода базы данных KaiwuDB.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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: 10. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 7
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 426 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 9 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 287 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 6 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 7 пунктов
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (6 из 6)
  • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This KaiwuDB build skill is coherent for compiling and testing, but needs Review because its clean/test workflows can delete broad project and GOPATH paths without strong safeguards.
LLM: suspicious (high) · 28 авг. 2026 г.