AC alibabacloud-cdn-refresh-preload
Диагностика только для чтения проблем с обновлением и предварительной загрузкой кеша Alibaba Cloud CDN. Используйте, когда обновление или предварительная загрузка URL/файла/каталога кажутся неэффективными - обновление не удалось, предварительная загрузка не удалась, кеш не очищен или задача не выполнена. Проверяет записи задач и статус кеша на периферии и создает диагностический отчет; никогда не отправляет задания на обновление/предварительную загрузку. Активаторы: "refresh failed", "preload failed", "cache not cleared", "purge not working", "prefetch not cached", "warm up ineffective", "invalidation unsuccessful", "pre-warming failure", "pre-fetching".
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Read-only diagnostics for Alibaba Cloud CDN refresh and preload issues…»
Read-only diagnostics for Alibaba Cloud CDN refresh and preload issues. Use when a URL/file/directory refresh or preload looks ineffective - refresh failed, preload failed, cache not cleared, or the task failed. Verifies task records and edge cache status, and produces a diagnosis report; never submits refresh/preload jobs. Triggers: "refresh failed", "preload failed", "cache not cleared", "purge not working", "prefetch not cached", "warm up ineffective", "invalidation unsuccessful", "pre-warming failure", "pre-fetching".
Диагностика только для чтения проблем с обновлением и предварительной загрузкой кеша Alibaba Cloud CDN.
Как процесс C 61/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, повторный запуск
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 · 0
✓ Критических и высоких находок нет
Просканировано файлов: 11. 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 61/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python, node), но во frontmatter они не объявлены
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 27
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2742 токенов
- 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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 9 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 527 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 23 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 27 пунктов
- +4Есть примеры (5 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 5)
- +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 96.