SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BF quarkus-native-and-container

Создавайте нативные исполняемые файлы Quarkus (Mandrel/GraalVM), исправляйте сбои нативных сборок с помощью регистрации рефлексии, тестируйте нативный бинарный файл и создавайте образы контейнеров и манифесты Kubernetes/OpenShift. Используйте для работы с нативными сборками, Docker, Jib или Kubernetes в проекте Quarkus.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Build Quarkus native executables (Mandrel/GraalVM), fix native failure…»

Build Quarkus native executables (Mandrel/GraalVM), fix native failures with reflection registration, test the native binary, and produce container images and Kubernetes/OpenShift manifests. Use for native, Docker, Jib or Kubernetes work in a Quarkus project.

github/awesome-copilot Agent Skills автор: github MIT 1 файл тело ≈ 2 264 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Создавайте нативные исполняемые файлы Quarkus (Mandrel/GraalVM), исправляйте сбои нативных сборок с помощью регистрации рефлексии, тестируйте нативный…

Как процесс F 28/100 · Процесс не описан — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, когда включается

ГенераторDockerKubernetesИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: GitHub Copilot / VS Code Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
81
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
28/100
Процесс не описан
Шаги вес 15
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
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 edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 19): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

    Процессный рейтинг: все десять параметров 28/100

    • 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
    • 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
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 11, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2264 токенов

    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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 259 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 6 заголовков
    • +4Есть примеры (7 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.