SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC openobserve-api

Этот навык следует использовать, когда пользователь запрашивает «запросить OpenObserve», «создать панель OpenObserve», «изменить панель OpenObserve», «получить журналы OpenObserve», «выполнить поиск OpenObserve», «список потоков OpenObserve», «внедрить в OpenObserve» или работает с OpenObserve Cloud / self-hosted через REST API. Охватывает аутентификацию, поиск/SQL, потоки, панели (CRUD + операции для отдельных панелей), схему JSON панели v8 и известные подводные камни (повторная агрегация, параллелизм хэширования, временные метки в микросекундах).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«This skill should be used when user asks to "query OpenObserve", "crea…»

This skill should be used when user asks to "query OpenObserve", "create OpenObserve dashboard", "edit OpenObserve panel", "fetch OpenObserve logs", "run OpenObserve search", "list OpenObserve streams", "ingest into OpenObserve", or works with OpenObserve Cloud / self-hosted via REST API. Covers auth, search/SQL, streams, dashboards (CRUD + per-panel ops), the v8 panel JSON schema, and known pitfalls (re-aggregation, hash concurrency, microsecond timestamps).

fcakyon/claude-codex-settings Agent Skills автор: fcakyon 17 файлов · 3 скрипта тело ≈ 3 969 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 7 ч назад

Этот навык следует использовать, когда пользователь запрашивает «запросить OpenObserve», «создать панель OpenObserve», «изменить панель OpenObserve»…

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияGitHubДанные 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
B
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
86
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
20
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 · 2

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 2
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/index.md:22
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
      Authorization: Basic YWRt…TIz
    • низкая Утечка данных net-credential-use SKILL.md:33
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (хост вендора самого скилла)
      curl -H "Authorization: Basic $TOKEN" "https://eu1.….ai/api/<org>/streams"
      vendor-host

    Просканировано файлов: 17. 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 53/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 85Шаги. Шагов: 14, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3969 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • low Разделов верхнего уровня: 11. 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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -413 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 7 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 463 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 16 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов
    • +4Есть примеры (14 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 86.