SKILLEMALL.ai

AB aws-fis-experiment-execute

Используйте, когда пользователь хочет запустить подготовленный эксперимент AWS FIS, для которого стек CloudFormation уже развернут. Активируется по фразам «execute FIS experiment», «run FIS experiment», «start chaos experiment», «执行 FIS 实验», «运行混沌实验», «执行故障注入实验», «run the experiment in [directory]» или когда пользователь указывает ID шаблона эксперимента FIS (например, EXT1a2b3c4d5e6f7). НЕ развертывает инфраструктуру — только проверяет, что она уже развернута.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when the user wants to run a prepared AWS FIS experiment where the…»

Use when the user wants to run a prepared AWS FIS experiment where the CloudFormation stack has already been deployed. Triggers on "execute FIS experiment", "run FIS experiment", "start chaos experiment", "执行 FIS 实验", "运行混沌实验", "执行故障注入实验", "run the experiment in [directory]", or when the user provides an FIS experiment template ID (e.g. EXT1a2b3c4d5e6f7). Does NOT deploy infrastructure — only checks that it is already deployed.

ClawHub Agent Skills автор: panlm v1.0.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 4 393 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 4 дн назад

Активируется по фразам «execute FIS experiment», «run FIS experiment», «start chaos experiment», «执行 FIS 实验», «运行混沌实验», «执行故障注入实验», «run the experiment in…

Как процесс B 79/100 · Почти готов — трудных мест не видно

ШаблонAWSИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
98/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
96
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
79/100
Почти готов
Инструменты и файлы вес 18
60
Результат и критерий готовности вес 14
60
Когда включается вес 12
70
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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 6. 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 79/100

    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, node), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4393 токенов
    • 100Шаги. Шагов: 54
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 6, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 7 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 431 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 21 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 54 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (8 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 96.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This skill is transparent about running AWS fault-injection experiments, but it deserves review because it can affect live cloud resources and broadly collect Kubernetes/application logs by default.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.