AA syself-autopilot-hetzner
Используйте для SySelf Autopilot на Hetzner: настройка kubeconfig для управления, пространство имен организации, подготовка учетной записи Hetzner, манифесты ClusterStack и Cluster, онбординг рабочих узлов bare metal с помощью HetznerBareMetalHost, операции кластера второго дня и устранение неполадок с учетом границ поддержки. Вызывайте для задач SySelf Autopilot, Hetzner, рабочих узлов bare metal, HetznerBareMetalHost, ClusterStack, управляющего кластера, рабочего кластера, Robot и кластеров на базе HCloud.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use for SySelf Autopilot on Hetzner: management kubeconfig setup, orga…»
Use for SySelf Autopilot on Hetzner: management kubeconfig setup, organization namespace, Hetzner account preparation, ClusterStack and Cluster manifests, bare metal worker onboarding with HetznerBareMetalHost, day-2 cluster operations, and support-boundary-aware troubleshooting. Invoke for SySelf Autopilot, Hetzner, bare metal workers, HetznerBareMetalHost, ClusterStack, management cluster, workload cluster, Robot, and HCloud-backed cluster tasks.
Используйте для SySelf Autopilot на Hetzner: настройка kubeconfig для управления, пространство имен организации, подготовка учетной записи Hetzner, манифесты…
Как процесс A 83/100 · Дойдёт до конца — слабые места: повторный запуск
Как улучшить
- 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: 12. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 7950 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
Процессный рейтинг: все десять параметров 83/100
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 34, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, node), но во frontmatter они не объявлены
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 7950 токенов
- 85Шаги. Шагов: 334, расплывчатых формулировок: 1
- 100Результат и критерий готовности. Формат результата и критерий готовности описаны
- 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 16, 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
- low Разделов верхнего уровня: 25. Похоже на несколько доменов в одном скилле
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 452 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 62 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 334 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (20 блоков кода)
- +3Все 6 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.