SKILLEMALL.ai

BF qdrant-vertical-scaling

Руководство по решениям вертикального масштабирования Qdrant. Используйте, когда кто-то спрашивает: «как масштабировать узел вверх», «нужно больше ОЗУ», «обновить размер узла», «вертикальное масштабирование», «изменить размер кластера», «масштабирование вверх против масштабирования вширь» или когда памяти/ЦП недостаточно на текущих узлах. Также используйте, когда кто-то хочет избежать сложности горизонтального масштабирования.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Guides Qdrant vertical scaling decisions. Use when someone asks 'how t…»

Guides Qdrant vertical scaling decisions. Use when someone asks 'how to scale up a node', 'need more RAM', 'upgrade node size', 'vertical scaling', 'resize cluster', 'scale up vs scale out', or when memory/CPU is insufficient on current nodes. Also use when someone wants to avoid the complexity of horizontal scaling.

github/awesome-copilot Agent Skills автор: github MIT 1 файл тело ≈ 1 002 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 33 ч назад

Руководство по решениям вертикального масштабирования Qdrant.

Как процесс F 30/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../../../qdrant-monitoring/SKILL.md, ../horizontal-scaling/SKILL.md

ПроцедураИнфраструктураИИ и агентыТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
71
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
30/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../../../qdrant-monitoring/SKILL.md, ../horizontal-scaling/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: ../../../qdrant-monitoring/SKILL.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../horizontal-scaling/SKILL.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 30/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../../../qdrant-monitoring/SKILL.md, ../horizontal-scaling/SKILL.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 2 файла(ов): ../../../qdrant-monitoring/SKILL.md, ../horizontal-scaling/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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (qdrant-vertical-scaling) не совпадает с папкой (vertical-scaling)
  • 100Шаги. Шагов: 29
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1002 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 318 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 6 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 29 пунктов

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.