SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC google-cloud-solution-architecture

Интерактивно определяет требования и разрабатывает целостные, многопродуктовые системные архитектуры, проектные решения и рекомендации по развертыванию для сложных рабочих нагрузок в Google Cloud. Используйте при проектировании комплексных облачных решений, выборе и интеграции сервисов Google Cloud, создании диаграмм архитектуры или проведении анализа требований для новых облачных рабочих нагрузок или миграций. Не используйте для задач, связанных с одним продуктом (используйте навыки, специфичные для продукта), начальной настройки или аутентификации (используйте google-cloud-recipe-*), обзоров или аудитов Well-Architected Framework (используйте google-cloud-waf-*), или рабочих нагрузок, охватываемых специализированными навыками решений.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Interactively discovers requirements and designs holistic, multi-produ…»

Interactively discovers requirements and designs holistic, multi-product system architectures, solution blueprints, and deployment recommendations for complex workloads on Google Cloud. Use when designing end-to-end cloud solutions, selecting and integrating Google Cloud services, generating architecture diagrams, or conducting requirements discovery for new cloud workloads or migrations. Don't use for single-product tasks (use product-specific skills), initial onboarding or authentication (use google-cloud-recipe-*), Well-Architected Framework reviews or audits (use google-cloud-waf-*), or workloads covered by specialized solution skills.

google/skills Agent Skills автор: google Apache-2.0 6 файлов тело ≈ 3 324 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Интерактивно определяет требования и разрабатывает целостные, многопродуктовые системные архитектуры, проектные решения и рекомендации по развертыванию для…

Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, отчётность по ходу

ИнтеграцияGoogle CloudИнфраструктуратип 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
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
57/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
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 · 2

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 2
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/best-practices-guides.md:51
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      - https://docs.cloud.google.com/backup-disaster-recovery/docs/concepts/best-practices-ransomware.md.txt
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/best-practices-guides.md:239
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      - https://docs.cloud.google.com/docs/security/mitigating-ransomware-attacks.md.txt

    Просканировано файлов: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 152): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

    Процессный рейтинг: все десять параметров 57/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Ошибки и развилки. Развилок: 6
    • 100Шаги. Шагов: 35
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3324 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние

    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
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 647 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 15 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 35 пунктов
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.