SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AF doca-telemetry

Используйте этот навык для чтения событий аппаратных счетчиков DOCA из `doca_dev` через библиотеки чтения телеметрии для каждого домена: `doca_telemetry_pcc`, `_dpa`, `_diag`, `_adp_retx`, `_phy` и `_pci`. Он охватывает проверки возможностей, создание контекста, запуск и чтение или выборку данных для каждого домена. Активируется при неявных запросах, таких как «прочитать счетчики PCC из моего приложения BlueField», «выбрать экспорт счетчиков DPA» или «предоставить счетчики PHY, PCI или DIAG из этого doca_dev». Это поверхность чтения счетчиков, а не сборщик NetFlow, IPFIX или локальных сокетов. Публикация и экспорт маршрутизируются в `doca-telemetry-exporter`; служба DOCA Telemetry Service (DTS), сборщики и обычное ведение журнала stdout — в другие места.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use this skill to read DOCA hardware-counter events from a `doca_dev`…»

Use this skill to read DOCA hardware-counter events from a `doca_dev` through the per-domain Telemetry reader libraries: `doca_telemetry_pcc`, `_dpa`, `_diag`, `_adp_retx`, `_phy`, and `_pci`. It covers capability checks, context creation, startup, and per-domain reads or samples. Trigger for implicit requests such as "read PCC counters from my BlueField app", "sample DPA counter exports", or "expose PHY, PCI, or DIAG counters from this doca_dev". This is the counter-reader surface, not a NetFlow, IPFIX, or local-socket collector. Route publishing and export to `doca-telemetry-exporter`; route deployed DOCA Telemetry Service (DTS), collectors, and plain stdout logging elsewhere.

ClawHub Agent Skills автор: NVIDIA 1 файл тело ≈ 2 498 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Используйте этот навык для чтения событий аппаратных счетчиков DOCA из docadev через библиотеки чтения телеметрии для каждого домена: docatelemetrypcc, dpa…

Как процесс F 45/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: TASKS.md, CAPABILITIES.md, ../../doca-setup/SKILL.md

ПроцедураИнфраструктураМаркетингтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
78
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
45/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: TASKS.md, CAPABILITIES.md, ../../doca-setup/SKILL.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: TASKS.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: CAPABILITIES.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../../doca-setup/SKILL.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../doca-telemetry-exporter/SKILL.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: CAPABILITIES.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../../doca-public-knowledge-map/SKILL.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: TASKS.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../../doca-version/SKILL.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/details.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/details.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/details.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/details.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 45/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: TASKS.md, CAPABILITIES.md, ../../doca-setup/SKILL.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 12 файла(ов): TASKS.md, CAPABILITIES.md, ../../doca-setup/SKILL.md
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 7, без проверки текущего состояния
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 70Ошибки и развилки. Развилок: 4
  • 100Шаги. Шагов: 11
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2498 токенов
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • low Ответ описан самодельной разметкой (6 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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 687 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 8 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 11 пунктов
  • +4Есть примеры (0 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 78.