SKILLEMALL.ai

BB alibabacloud-aes-ack-pod-performance-profiling

Выполняйте профилирование производительности SysOM на подах ACK-кластера для выявления первопричин проблем с производительностью на уровне пода (троттлинг ЦП, OOM, распределение памяти, сетевые помехи, задержка ввода-вывода и т. д.). Используйте, когда пользователи сообщают о проблемах с производительностью пода ACK или нуждаются в профилировании контейнеров на уровне ядра.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Perform SysOM performance profiling on ACK cluster Pods to identify ro…»

Perform SysOM performance profiling on ACK cluster Pods to identify root causes of Pod-level performance issues (CPU throttling, OOM, memory distribution, network jitter, IO latency, etc.). Use when users report ACK Pod performance problems or need kernel-level container profiling.

ClawHub Agent Skills автор: alibabacloud-skills-team v0.0.1 MIT-0 10 файлов · 1 скрипт тело ≈ 7 015 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 27 ч назад

Выполняйте профилирование производительности SysOM на подах ACK-кластера для выявления первопричин проблем с производительностью на уровне пода (троттлинг ЦП…

Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, отчётность по ходу

ПроцедураДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
80/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
80
Качество 40%
79
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
65/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Результат и критерий готовности вес 14
40
Когда включается вес 12
50
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Опасные команды средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.

Автору

Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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 · 4

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 4
  • средняя Опасные команды cmd-privilege references/cli-installation-guide.md:30
    Повышение привилегий / права на запись для всех
    sudo mv aliyun /usr/local/bin/
  • средняя Опасные команды cmd-privilege references/cli-installation-guide.md:45
    Повышение привилегий / права на запись для всех
    sudo mv aliyun /usr/local/bin/
  • средняя Опасные команды cmd-privilege references/cli-installation-guide.md:58
    Повышение привилегий / права на запись для всех
    sudo mv aliyun /usr/local/bin/
  • средняя Опасные команды cmd-privilege references/cli-installation-guide.md:71
    Повышение привилегий / права на запись для всех
    sudo mv aliyun /usr/local/bin/

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

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 7015 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 65/100

  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Шаги. Шагов: 35, расплывчатых формулировок: 4
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 7015 токенов
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 11. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (17 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -220 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 282 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 19 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 35 пунктов
  • +4Есть примеры (18 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (6 из 6)
  • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill appears to be a real Alibaba Cloud pod diagnosis workflow, but it automatically makes cloud networking and local CLI changes that are not consistently disclosed or gated by user approval.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 8 июн. 2026 г.