SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BF alibabacloud-analyticdb-mysql-serverless-analysis

Анализ данных OSS через рабочую область Alibaba Cloud AnalyticDB for MySQL (ADB) Serverless с использованием SQL-запросов Presto с ограниченным доступом только для чтения. Активируется, только когда пользователь явно упоминает ADB или AnalyticDB MySQL, указывает workspaceId и путь oss://, а также просит обнаружить, запросить или проанализировать данные. Не активируется только по OSS-пути, токену, accessToken, workspace или общему SQL-запросу. После активации проверяет endpoint или regionCode, workspaceId, явный accessToken или ADB_ACCESS_TOKEN, URI OSS и цель анализа вместе, затем выбирает зарегистрированные метаданные Hive, файлы(...) или hive_files(...).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Analyze OSS data through an Alibaba Cloud AnalyticDB for MySQL (ADB) S…»

Analyze OSS data through an Alibaba Cloud AnalyticDB for MySQL (ADB) Serverless workspace with read-only, bounded Presto SQL. Trigger only when the user explicitly mentions ADB or AnalyticDB MySQL, provides a workspaceId and an oss:// path, and asks to discover, query, or analyze data. Do not trigger for an OSS path, token, accessToken, workspace, or generic SQL question alone. After triggering, validate endpoint or regionCode, workspaceId, an explicit accessToken or ADB_ACCESS_TOKEN, OSS URI, and the analysis goal together, then choose registered Hive metadata, files(...), or hive_files(...).

ClawHub Agent Skills автор: alibabacloud-skills-team v0.0.1-beta.1 MIT-0 7 файлов тело ≈ 6 198 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Анализ данных OSS через рабочую область Alibaba Cloud AnalyticDB for MySQL (ADB) Serverless с использованием SQL-запросов Presto с ограниченным доступом…

Как процесс F 65/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/how-to-implement-by-common-sdk.md

АнализаторMySQLTerraformИнфраструктураРазработкаДанные 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
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
70
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
65/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/how-to-implement-by-common-sdk.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Повторный запуск вес 4
30
Результат и критерий готовности вес 14
40
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 7. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 6198 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/how-to-implement-by-common-sdk.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 65/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/how-to-implement-by-common-sdk.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): references/how-to-implement-by-common-sdk.md
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 11, без проверки текущего состояния
  • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 6198 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 70
  • 100Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
  • 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

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
  • -5В тексте остались TODO / заглушки
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 600 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 20 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 70 пунктов
  • +4Есть примеры (13 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill appears benign: it performs disclosed, bounded read-only Alibaba Cloud ADB queries against user-specified OSS data using a runtime token.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 11 авг. 2026 г.