SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD hetzner-cloud

Управление инфраструктурой Hetzner Cloud с помощью CLI `hcloud` — серверы, сети, брандмауэры, балансировщики нагрузки, тома, DNS-зоны, SSH-ключи, основные/плавающие IP-адреса, снимки, сертификаты, группы размещения, хранилища. Используйте всякий раз, когда пользователь упоминает Hetzner, hcloud, предоставление VPS или коды расположения Hetzner (fsn1, hel1, nbg1, ash, hil, sin) — даже если он не говорит «hcloud». Только CLI; НЕ охватывает Hetzner Robot (выделенные серверы, отдельный продукт и API).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Manage Hetzner Cloud infrastructure with the `hcloud` CLI — servers, n…»

Manage Hetzner Cloud infrastructure with the `hcloud` CLI — servers, networks, firewalls, load balancers, volumes, DNS zones, SSH keys, primary/floating IPs, snapshots, certificates, placement groups, storage boxes. Use whenever the user mentions Hetzner, hcloud, VPS provisioning, or Hetzner location codes (fsn1, hel1, nbg1, ash, hil, sin) — even if they don't say "hcloud". CLI-only; does NOT cover Hetzner Robot (dedicated servers, separate product and API).

laguagu/claude-code-nextjs-skills Agent Skills автор: laguagu MIT 1 файл тело ≈ 996 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 4 дн назад

Управление инфраструктурой Hetzner Cloud с помощью CLI hcloud — серверы, сети, брандмауэры, балансировщики нагрузки, тома, DNS-зоны, SSH-ключи…

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ИнтеграцияРазработкаИнфраструктураТексты и документытип 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
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 12
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 996 токенов
    • low Ответ описан самодельной разметкой (3 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

    • +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 462 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 5 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 12 пунктов

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.