BF alibabacloud-data-agent-skill
Используйте Alibaba Cloud Apsara Data Agent for Analytics через CLI для выполнения анализа данных на основе естественного языка в корпоративных базах данных. Data Agent for Analytics — это интеллектуальный агент для анализа данных, разработанный командой Alibaba Cloud Database для корпоративных пользователей. Он автоматически выполняет анализ требований, понимание данных, получение аналитических инсайтов и генерацию отчетов на основе описаний на естественном языке. Этот инструмент поддерживает: обнаружение ресурсов данных (экземпляров/баз данных/таблиц), управляемых в DMS, инициирование сеансов запросов или глубокого анализа, отслеживание прогресса в реальном времени и получение выводов анализа и сгенерированных отчетов. Используйте этот навык, когда пользователям необходимо запрашивать базы данных, анализировать тенденции данных, генерировать отчеты по данным, задавать вопросы на естественном языке или упоминать «Data Agent», «анализ данных», «запрос к базе данных», «SQL-анализ», «аналитические инсайты».
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Invoke Alibaba Cloud Apsara Data Agent for Analytics via CLI to perfor…»
Invoke Alibaba Cloud Apsara Data Agent for Analytics via CLI to perform natural language-driven data analysis on enterprise databases. Data Agent for Analytics is an intelligent data analysis agent developed by Alibaba Cloud Database team for enterprise users. It automatically completes requirement analysis, data understanding, analysis insights, and report generation based on natural language descriptions. This tool supports: discovering data resources (instances/databases/tables) managed in DMS, initiating query or deep analysis sessions, real-time progress tracking, and retrieving analysis conclusions and generated reports. Use this Skill when users need to query databases, analyze data trends, generate data reports, ask questions in natural language, or mention "Data Agent", "data analysis", "database query", "SQL analysis", "data insights".
Используйте Alibaba Cloud Apsara Data Agent for Analytics через CLI для выполнения анализа данных на основе естественного языка в корпоративных базах данных.
Как процесс F 51/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: assets/example_game_data.csv
Чем это грозит
Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.
Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.
Скилл просит больше прав, чем нужно для задачи: широкий доступ к инструментам, секретные переменные окружения, бинарные файлы. Каждое лишнее право расширяет ущерб при ошибке или взломе.
Сузьте allowed-tools и список переменных до минимума, замените бинарники на исходники или скрипты, которые можно прочитать.
Как улучшить
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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 · 1
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 1
-
средняя Широкие права
meta-agent-memory-dumpassets/HEARTBEAT.mdВ скилле есть файлы памяти агента / рабочего пространства (1) — похоже на дамп с личными данными или токенамиassets/HEARTBEAT.md
Просканировано файлов: 40. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: assets/example_game_data.csv - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "domain"
Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): assets/example_game_data.csv
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 40
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3711 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- 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: 11. 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)
- +3Длина description 857: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -31 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 5 примера фраз-триггеров в кавычках
- +4Структура: 26 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 40 пунктов
- +4Есть примеры (8 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.