SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC tencentdb-databaseclaw

Этот навык следует использовать, когда ИИ-агент или автоматизированная система должны отправлять сообщения в экземпляр TencentDB DatabaseClaw и получать потоковые ответы. Он предоставляет проверенный клиент Python (scripts/chat.py) и полную справку по подписанию TC3-HMAC-SHA256 для API CreateChatCompletion SSE. Активируется по ключевым словам: DatabaseClaw, DBClaw, clawins-, TDAI chat, agent-to-agent database query.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«This skill should be used when an AI agent or automated system needs t…»

This skill should be used when an AI agent or automated system needs to send messages to a TencentDB DatabaseClaw instance and receive streaming responses. It provides a verified Python client (scripts/chat.py) and complete TC3-HMAC-SHA256 signing reference for the CreateChatCompletion SSE API. Trigger on keywords: DatabaseClaw, DBClaw, clawins-, TDAI chat, agent-to-agent database query.

ClawHub Agent Skills автор: 腾讯开源 v1.0.1 MIT-0 4 файла тело ≈ 1 804 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Этот навык следует использовать, когда ИИ-агент или автоматизированная система должны отправлять сообщения в экземпляр TencentDB DatabaseClaw и получать…

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность

ПроцедураИИ и агентытип 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
98/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
95
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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: 4. 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 55/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 16, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (tencentdb-databaseclaw) не совпадает с папкой (tencentdb-databaseclaw-skill)
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 19
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1804 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 390 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 12 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 19 пунктов
    • +4Есть примеры (5 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 95.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    DatabaseClaw appears to be a database-focused skill whose SQL access is purpose-aligned, but users should handle credentials and production data carefully.
    LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 15 июн. 2026 г.