SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AB huawei-cloud-cce-observability-context-builder

Используйте этот навык, когда пользователь хочет собрать оповещения AOM, метрики, журналы LTS, журналы Pod или события Kubernetes и создать полный пакет контекста наблюдаемости перед передачей навыкам диагностики. Триггер: пользователь упоминает контекст наблюдаемости, «可观测性上下文», построитель контекста, «上下文构建», метрики+журналы+события, «指标+日志+事件», полная наблюдаемость, «综合可观测», контекст диагностики, «诊断上下文»

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use this skill when the user wants to collect AOM alarms, metrics, LTS…»

Use this skill when the user wants to collect AOM alarms, metrics, LTS logs, Pod logs, or Kubernetes events and build a comprehensive observability context package before handing off to diagnosis skills. Trigger: user mentions observability context, "可观测性上下文", context builder, "上下文构建", metric+log+event, "指标+日志+事件", comprehensive observability, "综合可观测", diagnosis context, "诊断上下文

ClawHub Agent Skills автор: shijingcheng v0.1.1 MIT-0 52 файла тело ≈ 4 376 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 30 ч назад

Используйте этот навык, когда пользователь хочет собрать оповещения AOM, метрики, журналы LTS, журналы Pod или события Kubernetes и создать полный пакет…

Как процесс B 72/100 · Почти готов — слабые места: повторный запуск

ПроцедураKubernetesИнфраструктураДанные и аналитикатип 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
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
82
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
72/100
Почти готов
Повторный запуск вес 4
30
Ошибки и развилки вес 10
50
Инструменты и файлы вес 18
60
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 · 5

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 5
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/huawei_cloud/aom.py:665
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
      AddO…ody,
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/huawei_cloud/aom.py:737
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
      body = AddO…ody(
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/huawei_cloud/aom.py:932
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
      Dele…ody,
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/huawei_cloud/aom.py:1336
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
      AddO…ody,
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/huawei_cloud/aom.py:1372
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
      body = AddO…ody(

    Просканировано файлов: 10. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • предупреждение frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 3, column 14: description: Use this skill when the user wants to collect AOM alarms, metrics,… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "id"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 72/100

    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python, node), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4376 токенов
    • 85Шаги. Шагов: 76, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Разделов верхнего уровня: 12. Похоже на несколько доменов в одном скилле
    • low Ответ описан самодельной разметкой (4 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)
    • -31 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 380 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 24 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 76 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill is presented as read-only observability, but the package exposes broad cloud and Kubernetes admin actions plus sensitive credential-handling paths.
    LLM: suspicious (high) · 16 июн. 2026 г.