BD db-inspector
Инспекция экземпляров баз данных и генерация отчетов, поддержка проверки конфигурации, проверки производительности, проверки безопасности, генерации отчетов, интеллектуальной инспекции, обнаружения аномалий, анализа первопричин, прогнозирования рисков. Сценарии использования: - Пользователь говорит «巡检» → выполнить run - Пользователь говорит «生成报告» → выполнить report - Пользователь говорит «检查配置» → выполнить run --type configuration - Пользователь говорит «建立基线» → выполнить baseline --create - Пользователь говорит «智能巡检» → выполнить intelligent - Пользователь говорит «异常检测» → выполнить anomalies - Пользователь говорит «根因分析» → выполнить root-cause - Пользователь говорит «风险预测» → выполнить risks Использование: - dbskiter --output-mode=ai --database=<name> inspector run - dbskiter --output-mode=ai --database=<name> inspector report --output report.html - dbskiter --output-mode=ai --database=<name> inspector baseline --create - dbskiter --output-mode=ai --database=<name> inspector intelligent - dbskiter --output-mode=ai --database=<name> inspector anomalies --metric=cpu_usage - dbskiter --output-mode=ai --database=<name> inspector root-cause --issue="CPU飙升" - dbskiter --output-mode=ai --database=<name> inspector risks --days=7
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«数据库实例巡检与报告生成，支持配置检查、性能检查、安全检查、报告生成、智能巡检、异常检测、根因分析、风险预测。 使用场景： - 用户说"巡…»
数据库实例巡检与报告生成，支持配置检查、性能检查、安全检查、报告生成、智能巡检、异常检测、根因分析、风险预测。 使用场景： - 用户说"巡检" → 执行 run - 用户说"生成报告" → 执行 report - 用户说"检查配置" → 执行 run --type configuration - 用户说"建立基线" → 执行 baseline --create - 用户说"智能巡检" → 执行 intelligent - 用户说"异常检测" → 执行 anomalies - 用户说"根因分析" → 执行 root-cause - 用户说"风险预测" → 执行 risks 用法： - dbskiter --output-mode=ai --database=<name> inspector run - dbskiter --output-mode=ai --database=<name> inspector report --output report.html - dbskiter --output-mode=ai --database=<name> inspector baseline --create - dbskiter --output-mode=ai --database=<name> inspector intelligent - dbskiter --output-mode=ai --database=<name> inspector anomalies --metric=cpu_usage - dbskiter --output-mode=ai --database=<name> inspector root-cause --issue="CPU飙升" - dbskiter --output-mode=ai --database=<name> inspector risks --days=7
Инспекция экземпляров баз данных и генерация отчетов, поддержка проверки конфигурации, проверки производительности, проверки безопасности, генерации отчетов…
Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (db-inspector) не совпадает с папкой (dbskiter-db-inspector)
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 8
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 661 токенов
- low Ответ описан самодельной разметкой (9 тегов): типизированный вызов надёжнее
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)
- +3Длина description 819: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Структура: 17 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 8 пунктов
- +4Есть примеры (12 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.