SKILLEMALL.ai

AB docker-container-rerun

Безопасно проверяйте, изменилось ли изображение контейнера Docker, и, только при необходимости, воссоздавайте этот контейнер docker run с предоставленной пользователем исходной командой docker run. Используйте при обновлении существующего контейнера Docker, управляемого docker run, особенно когда пользователь предоставляет фиксированную команду воссоздания (recreate_command) и хочет сравнить идентификатор изображения (sha256) перед загрузкой/воссозданием. Не используйте для docker compose, автоматического восстановления команд, очистки томов или спекулятивных изменений контейнера.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Safely check whether a Docker container's image has changed and, only…»

Safely check whether a Docker container's image has changed and, only when needed, recreate that docker run container with a user-provided original docker run command. Use when updating an existing Docker container managed by docker run, especially when the user provides a fixed recreate_command and wants image Id (sha256) comparison before pull/recreate. Do not use for docker compose, automatic command reconstruction, volume pruning, or speculative container changes.

ClawHub Agent Skills автор: HongWei Jiang v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 1 157 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Безопасно проверяйте, изменилось ли изображение контейнера Docker, и, только при необходимости, воссоздавайте этот контейнер docker run с предоставленной…

Как процесс B 78/100 · Почти готов — слабые места: повторный запуск

ГенераторDockerИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
90
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
78/100
Почти готов
Повторный запуск вес 4
30
Инструменты и файлы вес 18
60
Результат и критерий готовности вес 14
60
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 78/100

    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 70Ошибки и развилки. Развилок: 5
    • 100Шаги. Шагов: 46
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1157 токенов
    • 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

    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
    • -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 472 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 46 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (7 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 90.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This skill is transparent about updating Docker containers, but its apply mode can run a user-supplied command through Bash and expose container logs, so it needs careful review before installation.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.