SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC incident-runbook-templates

Создавайте структурированные планы реагирования на инциденты с пошаговыми процедурами, путями эскалации и действиями по восстановлению. Используйте при создании планов, реагировании на инциденты или установлении процедур реагирования на инциденты.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Create structured incident response runbooks with step-by-step procedu…»

Create structured incident response runbooks with step-by-step procedures, escalation paths, and recovery actions. Use when building runbooks, responding to incidents, or establishing incident response procedures.

ClawHub Agent Skills автор: Solomon Neas v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 2 685 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Создавайте структурированные планы реагирования на инциденты с пошаговыми процедурами, путями эскалации и действиями по восстановлению.

Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, согласованность, повторный запуск

ГенераторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
58/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    Для прогона на моделях — необязательно
    • 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: 2. 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 58/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 17, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (incident-runbook-templates) не совпадает с папкой (s3-incident-runbooks)
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 85Шаги. Шагов: 37, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 7, есть раздел про ошибки
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2685 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 213 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 48 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 37 пунктов
    • +4Есть примеры (16 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is an instruction-only incident runbook template skill, but its example production commands should be reviewed before anyone runs them.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.