SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BB msk-migration

Используйте этот навык для оценки и планирования миграции с AWS MSK (Managed Streaming for Apache Kafka) на Confluent Cloud. Активируется при намерении пользователя, таком как «мигрировать MSK на Confluent Cloud», «перейти с MSK», «переключение MSK на CC», «нулевое переключение с MSK», «kcp просканируй мой MSK» или любое обсуждение оценки MSK-to-CC, планирования, определения размера кластера, настройки Cluster Linking, переключения на основе Gateway или проверки после переключения. НЕ активируйте для источников Kafka, не являющихся MSK (открытый исходный код Kafka, Aiven, Confluent Platform, Redpanda) — этот навык только для MSK. НЕ активируйте для проектов Confluent Cloud с нуля без существующего источника Kafka. НЕ активируйте для общих вопросов по программированию Kafka (код продюсера/потребителя, Kafka Streams), не связанных с миграцией.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use this skill to assess and plan a migration from AWS MSK (Managed St…»

Use this skill to assess and plan a migration from AWS MSK (Managed Streaming for Apache Kafka) to Confluent Cloud. Triggers on user intent like "migrate MSK to Confluent Cloud", "move off MSK", "MSK to CC cutover", "Zero-Cut migration from MSK", "kcp scan my MSK", or any discussion of MSK-to-CC assessment, planning, cluster sizing, Cluster Linking setup, Gateway-based switchover, or post-cutover validation. Do NOT trigger for non-MSK Kafka sources (open-source Kafka, Aiven, Confluent Platform, Redpanda) — this skill is MSK-only. Do NOT trigger for greenfield Confluent Cloud projects with no existing Kafka source. Do NOT trigger for general Kafka programming questions (producer/consumer code, Kafka Streams) unrelated to migration.

confluentinc/agent-skills Agent Skills автор: confluentinc Apache-2.0 35 файлов тело ≈ 15 653 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Используйте этот навык для оценки и планирования миграции с AWS MSK (Managed Streaming for Apache Kafka) на Confluent Cloud.

Как процесс B 70/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, стоимость исполнения

АнализаторAWSGitHubTerraformИнфраструктураРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: 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) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
83
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
70/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Стоимость исполнения вес 6
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
  • 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: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 15653 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 70/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 15653 токенов: вытесняет саму задачу из окна
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python, node), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 85Шаги. Шагов: 69, расплывчатых формулировок: 3
  • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 6, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • 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: 12. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Среди тестов нет случая на инъекцию через данные

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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 5 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 740 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 18 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 69 пунктов
  • +4Есть примеры (0 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.