AC alibabacloud-pcap-analyzer
Анализирует локальные захваты pcap/pcapng для диагностики проблем с сетевой передачей. Используйте при получении файла pcap для объяснения медленной сетевой передачи, проблем с подключением, внезапного завершения TCP-сессии, ошибки установки ассоциации безопасности, проблемы с установкой частного сетевого туннеля, ошибки установки DNS, TLS или зашифрованной сессии, MTU или отбрасывания слишком больших пакетов, или исчерпания буфера получателя. Только для чтения; учетные данные не требуются. Триггеры: «анализ pcap», «анализ захвата пакетов», «анализировать файл pcap», «медленная сетевая передача», «повторная передача TCP», «сброс соединения», «сбой согласования IPsec/IKE», «сбой согласования VPN», «сбой TLS-хендшейка», «сбой разрешения DNS», «проблема MTU», «нулевое окно», «внезапное завершение TCP-сессии», «ошибка поиска доменного имени», «ошибка установки зашифрованной сессии», «отбрасывание слишком больших пакетов».
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Analyze local pcap/pcapng captures to diagnose network transfer proble…»
Analyze local pcap/pcapng captures to diagnose network transfer problems. Use when given a pcap file to explain slow network transfer, connection issues, abrupt TCP session termination, security association setup error, private network tunnel establishment problem, DNS, TLS or encrypted session establishment error, MTU or oversized packet drop, or receiver buffer exhaustion. Read-only; no credentials required. Triggers: "pcap analysis", "packet capture analysis", "analyze pcap file", "slow network transfer", "TCP retransmission", "connection reset", "IPsec/IKE negotiation failed", "VPN negotiation failure", "TLS handshake failed", "DNS resolution failure", "MTU issue", "zero window", "abrupt TCP session termination", "domain name lookup error", "encrypted session establishment error", "oversized packet drop".
Анализирует локальные захваты pcap/pcapng для диагностики проблем с сетевой передачей.
Как процесс C 53/100 · 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: 7. 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 53/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 15
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1952 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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Длина description 820: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 16 примера фраз-триггеров в кавычках
- +4Структура: 13 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
- +4Есть примеры (9 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 93.