SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AB railway-metrics

Запрашивайте метрики использования ресурсов для сервисов Railway. Используйте, когда пользователь спрашивает об использовании ресурсов, ЦП, памяти, сети, диска или производительности сервиса, например «сколько памяти использует мой сервис» или «мой сервис медленный».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Query resource usage metrics for Railway services. Use when user asks…»

Query resource usage metrics for Railway services. Use when user asks about resource usage, CPU, memory, network, disk, or service performance like "how much memory is my service using" or "is my service slow".

davila7/claude-code-templates Agent Skills автор: davila7 MIT 1 файл тело ≈ 1 394 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 6 дн назад

Запрашивайте метрики использования ресурсов для сервисов Railway.

Как процесс B 67/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, согласованность, повторный запуск

ПроцедураИИ и агентыДанные и аналитикатип 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
A
97/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
92
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
67/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "dependencies"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 67/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 8, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (railway-metrics) не совпадает с папкой (metrics)
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
    • 100Шаги. Шагов: 14
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1394 токенов
    • low Разделов верхнего уровня: 11. 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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 210 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 16 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (6 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 92.