SKILLEMALL.ai

BC dba-team

Система многоагентного ИИ-сотрудничества DBA. Для выполнения всех работ DBA, связанных с базами данных, включая проектирование архитектуры, повседневное обслуживание, устранение неполадок, оптимизацию производительности, миграцию данных и т. д. Поддерживает Oracle, MySQL, PostgreSQL, SQL Server и отечественные базы данных (达梦, 崖山, 金仓, OceanBase, PolarDB, TiDB, TDSQL), а также MongoDB, Redis, ClickHouse. Активируется, когда пользователь выдвигает любые требования, связанные с базами данных.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«DBA多AI协作系统。用于处理数据库相关的所有DBA工作,包括架构设计、日常运维、故障排查、性能优化、数据迁移等。支持Oracle、MySQ…»

DBA多AI协作系统。用于处理数据库相关的所有DBA工作,包括架构设计、日常运维、故障排查、性能优化、数据迁移等。支持Oracle、MySQL、PostgreSQL、SQL Server及国产数据库(达梦、崖山、金仓、OceanBase、PolarDB、TiDB、TDSQL),以及MongoDB、Redis、ClickHouse。当用户提出任何数据库相关需求时触发此Skill。

ClawHub Agent Skills автор: pc-study v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 553 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Система многоагентного ИИ-сотрудничества DBA.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникPostgreSQLMySQLMongoDBИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 18
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 553 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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 190 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 16 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 18 пунктов
  • +4Есть примеры (5 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This DBA helper is mostly coherent, but it tells the agent to automatically save database environment details and task history without clear consent, retention, or deletion controls.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.