AC alibabacloud-flink-python-job-submission
Отправка и управление PyFlink-заданиями в Alibaba Cloud Realtime Compute for Apache Flink. Используйте для загрузки артефактов с маршрутизацией хранилища, создания или обновления конфигурации развертывания Python, восстановления развертывания между сеансами, запуска или остановки с учетом состояния, а также для получения журналов или метрик JM/TM. Запросы на удаление и SQL-запросы направляйте в другие места.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Submit and operate PyFlink jobs on Alibaba Cloud Realtime Compute for…»
Submit and operate PyFlink jobs on Alibaba Cloud Realtime Compute for Apache Flink. Use for storage-routed artifact upload, Python deployment creation or configuration updates, cross-session deployment recovery, state-aware start or stop, and JM/TM logs or metrics. Route deletion-only and SQL requests elsewhere.
Отправка и управление PyFlink-заданиями в Alibaba Cloud Realtime Compute for Apache Flink.
Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
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: 8. 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 62/100
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 20, без проверки текущего состояния
- 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 4
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1618 токенов
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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 313 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 8 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 4 пунктов
- +4Есть примеры (6 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: 91.