AC mongodb-query
Запрашивайте базы данных MongoDB для отладки и устранения неполадок. Используйте, когда пользователю необходимо: (1) вывести список всех баз данных, (2) вывести список коллекций в базе данных, (3) выполнить запросы MongoDB, (4) проверить соединение и работоспособность MongoDB. Автоматически обрабатывает IP-адрес или имя службы Kubernetes для подключения. ТРЕБУЕТСЯ: параметр --uri со строкой подключения MongoDB. Принимает параметры, такие как --uri, --list-dbs, --db, --list-collections, --collection, --query, --namespace.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Query MongoDB databases for debugging and troubleshooting. Use when us…»
Query MongoDB databases for debugging and troubleshooting. Use when user needs to: (1) List all databases, (2) List collections in a database, (3) Execute MongoDB queries, (4) Check MongoDB connection and health. Automatically handles IP address or Kubernetes service name for connection. REQUIRES: --uri parameter with MongoDB connection string. Accepts parameters like --uri, --list-dbs, --db, --list-collections, --collection, --query, --namespace.
Запрашивайте базы данных MongoDB для отладки и устранения неполадок.
Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, ошибки и развилки, согласованность
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 · 1
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 1
-
низкая Опасные команды
cmd-background-processscripts/query_mongo.py:134Запуск фонового / автозапускаемого процессаpreexec_fn=os.setsid
Просканировано файлов: 3. 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 57/100
- 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
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (mongodb-query) не совпадает с папкой (mongo-query)
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 9
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 932 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Ответ описан самодельной разметкой (3 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)
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 451 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 7 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 9 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 90.