BB alibabacloud-migration-mas-cloud-migration-survey
Когда пользователь предоставляет материалы для исследования миграции в облако (файлы Excel/Word/текст/CSV) и запрашивает структурированный отчет об исследовании, автоматически анализирует, обобщает и выводит документ .docx. Охватывает профиль клиента, текущее состояние архитектуры, сопоставление облачных продуктов, риски совместимости версий, риски миграции, вопросы, требующие подтверждения. Поддерживает оценку миграции с AWS/Azure/GCP/Huawei Cloud/Tencent Cloud/Baidu Cloud/IDC на Alibaba Cloud. Применяется на этапе предпродажного или исполнительного исследования проектов миграции в облако Alibaba Cloud. Этот навык только обрабатывает информацию и генерирует отчет, не выполняет фактические операции миграции и не генерирует предложения по ценам.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«当用户提供迁云调研材料（Excel/Word/文本/CSV文件）并要求生成结构化调研报告时，自动分析汇总并输出 .docx 文档。涵盖客户画…»
当用户提供迁云调研材料（Excel/Word/文本/CSV文件）并要求生成结构化调研报告时，自动分析汇总并输出 .docx 文档。涵盖客户画像、架构现状、云产品映射、版本兼容性风险、迁移风险、待确认事项。支持 AWS/Azure/GCP/华为云/腾讯云/百度云/IDC 到阿里云的迁移评估。适用于阿里云迁云项目售前或交付调研阶段。本 skill 仅做信息梳理和报告生成，不执行实际迁移操作，不生成报价方案。
Когда пользователь предоставляет материалы для исследования миграции в облако (файлы Excel/Word/текст/CSV) и запрашивает структурированный отчет об…
Как процесс B 66/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- 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
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 6365 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
Процессный рейтинг: все десять параметров 66/100
- 30Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, write, python), но во frontmatter они не объявлены
- 60Шаги. Шагов: 116, расплывчатых формулировок: 12
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 6365 токенов
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 4, 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
- low Ответ описан самодельной разметкой (11 тегов): типизированный вызов надёжнее
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)
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 203 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 26 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 116 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (5 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
- +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.