AC volc-flink-skill
Универсальный навык управления Flink от Volcano Engine, который интеллектуально маршрутизирует запросы к соответствующим поднавыкам для обработки проблем, связанных с Flink. Включает полный набор функций: управление инструментами, настройка проектов, управление ресурсами, управление соединениями, разработка задач, эксплуатация задач, мониторинг и диагностика. Используйте этот навык как точку входа, когда пользователь выражает конкретное намерение, связанное с Flink, относительно конкретного объекта, например, установка `volc_flink`, перечисление проектов, проверка таблиц каталога, настройка конечных точек Kafka, создание SQL/JAR задач, остановка/перезапуск задач, проверка журналов/метрик или диагностика сбоев контрольных точек/OOM. Всегда срабатывайте, когда запрос включает действие + целевой объект в домене Flink, а не только общие слова, такие как «Flink» или «任务».
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«火山引擎 Flink 版统一管理技能，智能路由到合适的子技能处理 Flink 相关问题。包括工具管理、项目配置、资源管理、连接管理、任务开发…»
火山引擎 Flink 版统一管理技能，智能路由到合适的子技能处理 Flink 相关问题。包括工具管理、项目配置、资源管理、连接管理、任务开发、任务运维、监控诊断等全流程功能。Use this skill as the entrypoint when the user expresses a concrete Flink intent on a concrete object, such as installing `volc_flink`, listing projects, inspecting catalog tables, configuring Kafka endpoints, creating SQL/JAR jobs, stopping/restarting jobs, checking logs/metrics, or diagnosing checkpoint/OOM failures. Always trigger when the request includes an action + target object in the Flink domain, rather than only generic words like "Flink" or "任务".
Универсальный навык управления Flink от Volcano Engine, который интеллектуально маршрутизирует запросы к соответствующим поднавыкам для обработки проблем…
Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки
Как улучшить
- 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: 7. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "required_binaries" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "may_access_config_paths" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "credentials"
Процессный рейтинг: все десять параметров 59/100
- 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
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 74
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1309 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
- +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
- +4Нет примеров входа/выхода
- -253 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 548 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 30 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 74 пунктов
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.