SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

DB alibabacloud-devops

Автоматизируйте задачи DevOps в Alibaba Cloud Yunxiao — создавайте и запускайте конвейеры, управляйте репозиториями кода и запросами на слияние, отслеживайте рабочие элементы и спринты, создавайте тестовые случаи, управляйте артефактами и управляйте рабочими процессами выпуска приложений в 8 продуктах Yunxiao. Триггеры: «Yunxiao», «DevOps», «pipeline», «code repository», «merge request», «work item», «sprint», «test case», «application delivery», «artifact repository», «Codeup», «Flow», «Projex», «AppStack», «Packages», «Testhub»

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Automate Alibaba Cloud Yunxiao DevOps tasks — create and run pipelines…»

Automate Alibaba Cloud Yunxiao DevOps tasks — create and run pipelines, manage code repositories and merge requests, track work items and sprints, create test cases, manage artifacts, and drive application release workflows across 8 Yunxiao products. Triggers: "Yunxiao", "DevOps", "pipeline", "code repository", "merge request", "work item", "sprint", "test case", "application delivery", "artifact repository", "Codeup", "Flow", "Projex", "AppStack", "Packages", "Testhub"

ClawHub Agent Skills автор: alibabacloud-skills-team v0.0.3 MIT-0 17 файлов · 3 скрипта тело ≈ 6 184 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 7 дн назад

Автоматизируйте задачи DevOps в Alibaba Cloud Yunxiao — создавайте и запускайте конвейеры, управляйте репозиториями кода и запросами на слияние, отслеживайте…

Как процесс B 74/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности

ПроцедураDockerРазработкаИнфраструктуратип 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
D
66/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
65
Качество 40%
68
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
74/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
40
Когда включается вес 12
50
Инструменты и файлы вес 18
60
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

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

Утечка данных средняя серьёзность

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

Если установить

Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».

Автору

Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.

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. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. 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 · 7

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 7
  • средняя Утечка данных net-credential-use references/acceptance-criteria.md:127
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -H "Authorization: Bearer $YUNXIAO_ACCESS_TOKEN" ...   [X] (may leak to logs)
  • средняя Опасные команды cmd-privilege references/aliyun-cli-install.md:48
    Повышение привилегий / права на запись для всех
    sudo mv ./aliyun /usr/local/bin/
  • средняя Опасные команды cmd-privilege references/aliyun-cli-install.md:82
    Повышение привилегий / права на запись для всех
    sudo mv ./aliyun /usr/local/bin/
  • средняя Опасные команды cmd-execpolicy-bypass references/aliyun-cli-install.md:94
    Запуск PowerShell с обходом execution policy
    powershell.exe -ExecutionPolicy Bypass -File C:\Example\Inst…ps1
  • средняя Опасные команды cmd-execpolicy-bypass references/aliyun-cli-install.md:100
    Запуск PowerShell с обходом execution policy
    powershell.exe -ExecutionPolicy Bypass -File C:\Example\Inst…ps1 -Version 3.3.15 -InstallDir "C:\ExampleDir\AliyunCLI"
  • средняя Опасные команды cmd-execpolicy-bypass references/aliyun-cli-install.md:241
    Запуск PowerShell с обходом execution policy
    powershell.exe -ExecutionPolicy Bypass -File C:\Example\Inst…ps1
  • средняя Опасные команды cmd-privilege references/aliyun-cli-install.md:262
    Повышение привилегий / права на запись для всех
    sudo rm -v $(which aliyun)

Просканировано файлов: 17. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 6184 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 74/100

  • 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
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 6184 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 39, расплывчатых формулировок: 2
  • 100Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 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: 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -31 из 3 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 15 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 474 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 22 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 39 пунктов
  • +4Есть примеры (20 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (12 из 12)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This appears to be a legitimate Alibaba Cloud Yunxiao DevOps skill, but it needs review because it can automatically install tooling and perform broad live CI/CD, repository, membership, and release changes.
LLM: suspicious (high) · 17 авг. 2026 г.