SKILLEMALL.ai

BF qdrant-monitoring

Руководит настройкой мониторинга и наблюдаемости Qdrant. Используйте, когда кто-то спрашивает 'как мониторить Qdrant', 'какие метрики отслеживать', 'здоров ли Qdrant', 'optimizer stuck', 'почему растет память', 'медленные запросы' или нуждается в настройке Prometheus, Grafana или проверки работоспособности. Также используйте при отладке производственных проблем, требующих анализа метрик.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Guides Qdrant monitoring and observability setup. Use when someone ask…»

Guides Qdrant monitoring and observability setup. Use when someone asks 'how to monitor Qdrant', 'what metrics to track', 'is Qdrant healthy', 'optimizer stuck', 'why is memory growing', 'requests are slow', or needs to set up Prometheus, Grafana, or health checks. Also use when debugging production issues that require metric analysis.

github/awesome-copilot Agent Skills автор: github MIT 1 файл тело ≈ 169 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 2 дн назад

Руководит настройкой мониторинга и наблюдаемости Qdrant.

Как процесс F 23/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: setup/SKILL.md, debugging/SKILL.md

АнализаторИнфраструктураДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
68
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
23/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: setup/SKILL.md, debugging/SKILL.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: setup/SKILL.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: debugging/SKILL.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 23/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: setup/SKILL.md, debugging/SKILL.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 2 файла(ов): setup/SKILL.md, debugging/SKILL.md
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 25Шаги. Шагов: 1
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 169 токенов
  • 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

  • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 337 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 3 заголовков

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.