SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CC alibabacloud-elasticsearch-log-config-generator

Используйте, когда пользователю нужно сгенерировать файл конфигурации сбора логов (OpenTelemetry Collector или Elastic Beats / Filebeat), который записывает логи в Alibaba Cloud Elasticsearch или самостоятельно управляемый Elasticsearch. Охватывает файловые логи, прием логов через API (OTLP / HTTP webhook) и темы логов Kafka. Также соответствует естественным запросам, таким как: написать файл filebeat.yml, сгенерировать конфигурацию otelcol, отправлять логи в ES, собирать логи nginx или Java-приложений в Elasticsearch или синхронизировать логи Kafka с ES. Всегда выводите один файл конфигурации, нацеленный на Elasticsearch; никогда не смешивайте технологические стеки и не выдавайте результаты, не связанные с ES.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when the user needs to generate a log collection configuration fil…»

Use when the user needs to generate a log collection configuration file (OpenTelemetry Collector or Elastic Beats / Filebeat) that writes logs to Alibaba Cloud Elasticsearch or self-managed Elasticsearch. Covers file logs, log API ingestion (OTLP / HTTP webhook), and Kafka log topics. Also matches natural requests such as: write a filebeat.yml, generate an otelcol config, send logs to ES, collect nginx or Java application logs to Elasticsearch, or sync Kafka logs to ES. Always output one configuration file targeting Elasticsearch; never mix technology stacks or emit non-ES outputs.

Не рекомендуетсяесть критические или высокие находки безопасности
ClawHub Agent Skills автор: alibabacloud-skills-team v0.0.1 MIT-0 66 файлов тело ≈ 4 925 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 6 дн назад

Используйте, когда пользователю нужно сгенерировать файл конфигурации сбора логов (OpenTelemetry Collector или Elastic Beats / Filebeat), который записывает…

Как процесс C 61/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ГенераторKubernetesDockerИнфраструктураРазработкатип 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
C
83/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
82
Качество 40%
85
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
61/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Скилл содержит фрагменты, которые в чужих руках стоят денег или данных. Ниже, что рискует потерять тот, кто установит, и что должен сделать автор.

Сокрытие от пользователя
Если установить

Скилл просит агента что-то скрывать от вас: не показывать ошибки, не упоминать действия, отвечать иначе, чем было сделано. Вы теряете возможность контролировать, что агент реально сделал.

Автору

Прозрачность важнее гладкого ответа. Если хочется спрятать технический шум, попросите агента «кратко сообщить», а не «не сообщать».

Как улучшить

  1. Разберите находки высокой серьёзности: каждая стоит 18 баллов безопасности. Если это ложное срабатывание, добавьте код правила в guard.allow в spec.yaml.
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 · 1

  • высокая Сокрытие от пользователя en-hide-from-user references/opentelemetry/28-filterprocessor.md:100
    Инструкция скрыть действия от пользователя
    - Use the most specific condition you can — broad filters silently delete value.

Просканировано файлов: 66. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 74): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

Процессный рейтинг: все десять параметров 61/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 11, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, node), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4925 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 134, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 5, 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
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 588 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 18 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 134 пунктов
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill appears to help build log-ingestion configs, but some included templates and examples can expose unauthenticated services or high-privilege/destructive options if deployed as written.
LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 9 июл. 2026 г.