SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AF github-runner

Развертывайте, управляйте и устраняйте неполадки локально размещенных агентов GitHub Actions. Охватывает службу systemd, контейнеры Docker, Kubernetes (Actions Runner Controller) и Scale Set Client. Используйте при настройке агента CI, отладке сбоев регистрации, проектировании автомасштабирования или усилении безопасности агента. Не используйте этот навык для несвязанных запросов; направляйте к ближайшему специалисту.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Deploy, manage, and troubleshoot self-hosted GitHub Actions runners. C…»

Deploy, manage, and troubleshoot self-hosted GitHub Actions runners. Covers systemd service, Docker containers, Kubernetes (Actions Runner Controller), and the Scale Set Client. Use when setting up a CI runner, debugging registration failures, designing autoscaling, or hardening runner security. Do not use this skill for unrelated requests; route to the nearest named specialist.

magnus919/agent-skills Agent Skills автор: magnus919 MIT 11 файлов тело ≈ 1 550 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 26 ч назад

Развертывайте, управляйте и устраняйте неполадки локально размещенных агентов GitHub Actions.

Как процесс F 36/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: templates/custom-runner.Dockerfile

ПроцедураGitHubDockerKubernetesИнфраструктуратип 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
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
36/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: templates/custom-runner.Dockerfile
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
  • 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: 10. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: templates/custom-runner.Dockerfile

Процессный рейтинг: все десять параметров 36/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: templates/custom-runner.Dockerfile
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): templates/custom-runner.Dockerfile
  • 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: 17, без проверки текущего состояния
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 100Шаги. Шагов: 8
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1550 токенов
  • low Среди тестов нет случая на инъекцию через данные

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
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
  • +3Длина description 381 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 16 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 8 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (7 из 7)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.