AB alibabacloud-livedebug
Диагностика в реальном времени Live-Debug: динамическое логирование, снимки методов, динамические метрики, динамические спаны и инспекция JVM. Используйте для Live-Debug ServiceTask в Alibaba Cloud CMS (aliyun cms2 apm service-task): динамические зонды логов/снимков/метрик/спанов, команды Java JVM (оценка OGNL, дизассемблирование, информация о потоках, информация о памяти, инспекция объектов, поиск типов/методов, информация о времени выполнения), отключение/очистка зондов и получение результатов захвата через SLS. Java поддерживает команды + зонды LOG/SNAPSHOT; Python поддерживает только зонды LOG/SNAPSHOT/METRIC/SPAN/SPAN_TAG. Синонимы: live debug, service task, probe, dynamic logging, method snapshot, take a snapshot, inspect running JVM, runtime diagnostics. НЕ используйте для онбординга APM/агента, оповещений CMS, RUM, правил Prometheus или биллинга.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Live-Debug runtime diagnostics: dynamic logging, method snapshots, dyn…»
Live-Debug runtime diagnostics: dynamic logging, method snapshots, dynamic metrics, dynamic spans, and JVM inspection. Use for live-debug ServiceTask on Alibaba Cloud CMS (aliyun cms2 apm service-task): dynamic log/snapshot/metric/span probes, Java JVM commands (OGNL evaluate, decompile, thread info, memory info, inspect object, search type/method, runtime info), disable/clear probes, and query capture results via SLS. Java supports commands + LOG/SNAPSHOT probes; Python supports LOG/SNAPSHOT/METRIC/SPAN/SPAN_TAG probes only. Synonyms: live debug, service task, probe, dynamic logging, method snapshot, take a snapshot, inspect running JVM, runtime diagnostics. Do NOT use for APM/agent onboarding, CMS alerts, RUM, Prometheus rules, or billing.
Диагностика в реальном времени Live-Debug: динамическое логирование, снимки методов, динамические метрики, динамические спаны и инспекция JVM.
Как процесс B 67/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, 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 67/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 11, без проверки текущего состояния
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 30
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2445 токенов
- 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
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +2Инструкции на одном языке
- +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
- +3Длина description 751 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 10 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 30 пунктов
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 93.