SKILLEMALL.ai

AC milvus

Управление векторной базой данных Milvus с помощью pymilvus — коллекции, векторный поиск, гибридный поиск, индексы, RBAC, разделы и многое другое через код Python.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Operate Milvus vector database with pymilvus — collections, vector sea…»

Operate Milvus vector database with pymilvus — collections, vector search, hybrid search, indexes, RBAC, partitions, and more via Python code.

ClawHub Agent Skills автор: Lumina Wang v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 4 476 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Управление векторной базой данных Milvus с помощью pymilvus — коллекции, векторный поиск, гибридный поиск, индексы, RBAC, разделы и многое другое через код…

Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, ошибки и развилки, отчётность по ходу

ПроцедураРазработкаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
82
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
58/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
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 · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • низкая Секреты в коде secret-password-literal SKILL.md:490
      Захардкоженный пароль / ключ (возможно, пример)
      client.create_user(user_name="analyst", password="SecureP@ss123")

    Просканировано файлов: 2. 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 58/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), 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
    • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4476 токенов
    • 100Шаги. Шагов: 44
    • 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: 20. 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
    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 142 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 43 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 44 пунктов
    • +4Есть примеры (21 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a straightforward Milvus database helper, with powerful database actions clearly tied to its stated purpose.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.