SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC huawei-cloud-cce-root-cause-analyzer

Навык Huawei Cloud CCE для кросс-доменного анализа первопричин с использованием Python SDK dispatcher. Используйте этот навык, когда инцидент CCE охватывает оповещения, развертывание рабочих нагрузок, события/журналы Pod, недавние изменения, топологию служб, узлы, сеть или метрики, и пользователю нужен полный отчет о первопричинах в формате Markdown с шагами расследования, цепочкой доказательств, областью воздействия, топ-3 причинами, уровнем уверенности и рекомендациями по устранению. Триггеры: пользователь упоминает "root cause analysis", "根因分析", "multiple failures", "多类告警", "cross-resource diagnosis", "跨资源诊断", "comprehensive diagnosis", "综合诊断", "RCA", "故障定位", "impact scope", "影响面分析", "change correlation", "变更关联"

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Huawei Cloud CCE cross-domain root cause analysis skill using Python S…»

Huawei Cloud CCE cross-domain root cause analysis skill using Python SDK dispatcher. Use this skill when a CCE incident spans alarms, workload rollout, Pod events/logs, recent changes, service topology, nodes, network, or metrics, and the user needs a complete Markdown root-cause report with investigation steps, evidence chain, impact scope, Top3 causes, confidence, and remediation handoff. Trigger: user mentions "root cause analysis", "根因分析", "multiple failures", "多类告警", "cross-resource diagnosis", "跨资源诊断", "comprehensive diagnosis", "综合诊断", "RCA", "故障定位", "impact scope", "影响面分析", "change correlation", "变更关联"

ClawHub Agent Skills автор: shijingcheng v0.1.0 MIT-0 51 файл тело ≈ 3 749 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 19 ч назад

Навык Huawei Cloud CCE для кросс-доменного анализа первопричин с использованием Python SDK dispatcher.

Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: ошибки и развилки, повторный запуск

ИнтеграцияKubernetesИИ и агентытип 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
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
92
Качество 40%
92
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
63/100
Есть пробелы
Ошибки и развилки вес 10
0
Повторный запуск вес 4
30
Когда включается вес 12
50
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 · 8

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 8
    • 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(
    • низкая Секреты в коде secret-password-literal scripts/huawei_cloud/cce_node.py:646
      Захардкоженный пароль / ключ (возможно, пример)
      login = Login(user_password=UserPassword(username="root", password=salted_b64))
    • низкая Секреты в коде secret-password-literal scripts/huawei_cloud/cce_nodepool.py:456
      Захардкоженный пароль / ключ (возможно, пример)
      user_password.password = base…ode(hashed.encode("utf-8")).decode("utf-8")
    • низкая Опасные команды cmd-execpolicy-bypass SKILL.md:48
      Запуск PowerShell с обходом execution policy (в кавычках — упоминание, а не команда)
      - Windows: `skill action=exec: powershell -ExecutionPolicy Bypass -File skill://scripts/chec…ps1`
      в кавычках

    Просканировано файлов: 51. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "id"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 63/100

    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 9, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 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
    • 85Шаги. Шагов: 55, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3749 токенов
    • 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: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле

    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 6 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 617 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 14 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 55 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 92.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill is advertised as a CCE root-cause reporter, but its bundled dispatcher also exposes high-impact cloud and Kubernetes administration actions beyond that purpose.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 17 июн. 2026 г.