SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AB volcengine-deploy

Разверните локальный каталог проекта или репозиторий Git на Volcengine как работающий, доступный облачный сервис. ИСПОЛЬЗУЙТЕ КОГДА: развернуть на Volcengine, развернуть на 火山引擎/火山, развернуть этот репозиторий/проект, опубликовать текущий код, запустить приложение, запустить его в облаке, предоставить как сервис, развернуть на ECS/VKE/veFaaS, запустить на ECS, отправить в VKE, развернуть как бессерверный/FaaS, или когда пользователь хочет, чтобы агент выбрал целевой хостинг Volcengine. Если пользователь только спрашивает, какой целевой хостинг Volcengine выбрать, сначала используйте навык `volcengine-prepare`. Не для создания одного автономного ресурса — используйте навык `volcengine-cli` для этого.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Deploy a local project directory or Git repository to Volcengine as a…»

Deploy a local project directory or Git repository to Volcengine as a running, reachable cloud service. USE WHEN: deploy to Volcengine, deploy to 火山引擎/火山, deploy this repo/project, publish current code, launch the app, run it in the cloud, expose it as a service, deploy to ECS/VKE/veFaaS, run on ECS, push to VKE, deploy as serverless/FaaS, or the user wants the agent to choose a Volcengine hosting target. If the user only asks which Volcengine deployment target to choose, use `volcengine-prepare` skill first. Not for creating a single standalone resource — use `volcengine-cli` skill for that.

ClawHub Agent Skills автор: sdk-team v1.0.4 MIT-0 13 файлов · 3 скрипта тело ≈ 5 089 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 24 ч назад

Разверните локальный каталог проекта или репозиторий Git на Volcengine как работающий, доступный облачный сервис.

Как процесс B 78/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, повторный запуск

ИнтеграцияDockerKubernetesTerraformИнфраструктуратип 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
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
97
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
78/100
Почти готов
Повторный запуск вес 4
30
Результат и критерий готовности вес 14
40
Инструменты и файлы вес 18
60
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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 · 3

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 3
  • низкая Опасные команды cmd-background-process references/ecs-deploy-steps.md:307
    Запуск фонового / автозапускаемого процесса
    systemctl enable --now docker
  • низкая Опасные команды cmd-background-process references/ecs-deploy-steps.md:375
    Запуск фонового / автозапускаемого процесса
    systemctl enable --now $repo_name.service"
  • низкая Сокрытие от пользователя en-hide-from-user SKILL.md:143
    Инструкция скрыть действия от пользователя (с отрицанием — текст это запрещает)
    - On failure, print cleanup commands in reverse ledger order. There is currently no one-command cleanup runner; the user must review and run ledger `delete_command` values manually. Do not silently de
    с отрицанием

Просканировано файлов: 13. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 5089 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 78/100

  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 99, без проверки текущего состояния
  • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, node), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5089 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 75, расплывчатых формулировок: 3
  • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
  • 100Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 7, 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: 13. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (4 тегов): типизированный вызов надёжнее

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
  • -33 из 3 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
  • +3Длина description 599 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 15 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 75 пунктов
  • +4Есть примеры (7 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (7 из 8)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed Volcengine deployment helper that creates cloud resources and handles secrets only as part of the expected deployment workflow.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 31 июл. 2026 г.