SKILLEMALL.ai

AB volcengine-prepare

Используйте, когда пользователь хочет развернуть локальный каталог или репозиторий GitHub в Volcengine и нуждается в анализе проекта, понимании структуры приложения и ранжированной рекомендации по ECS, VKE и veFaaS перед выбором пути выполнения. Также активируйте, когда пользователь спрашивает «какой режим развертывания мне использовать», «готов ли этот репозиторий для Volcengine» или «проверьте мой репозиторий перед развертыванием». Этот навык подготавливает решение; навык `volcengine-deploy` выполняет выбранное развертывание, а навык `volcengine-iac` используется только тогда, когда пользователь выбирает Terraform/IaC или задача уже имеет рабочий процесс IaC.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when the user wants to deploy a local directory or GitHub reposito…»

Use when the user wants to deploy a local directory or GitHub repository to Volcengine and needs the project analyzed, the app shape understood, and a ranked recommendation across ECS, VKE, and veFaaS before choosing an execution path. Also trigger when the user asks "what deploy mode should I use", "is this repo ready for Volcengine", or "check my repo before deploying". This skill prepares the decision; `volcengine-deploy` skill performs the chosen deployment, and `volcengine-iac` skill is used only when the user chooses Terraform/IaC or the task already has an IaC workflow.

ClawHub Agent Skills автор: sdk-team v1.1.1 MIT-0 5 файлов · 2 скрипта тело ≈ 3 013 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 18 ч назад

Используйте, когда пользователь хочет развернуть локальный каталог или репозиторий GitHub в Volcengine и нуждается в анализе проекта, понимании структуры…

Как процесс B 71/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия

ПроцедураTerraformGitHubDockerPostgreSQLИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
99/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
97
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
71/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
70
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: 5. 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 71/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 25
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 8, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3013 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • 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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 583 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 25 пунктов
    • +4Есть примеры (12 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
    • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 97.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill appears related to deployment analysis, but it over-reads sensitive repository files and includes under-disclosed live cloud availability checks.
    LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 25 июн. 2026 г.