SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AD caprover

Управляет экземплярами CapRover PaaS через API: создает/обновляет приложения, развертывает из образа Docker или пользовательского Dockerfile (tar-файл), настраивает порты, тома, переменные среды и serviceUpdateOverride для настроек Docker Swarm. Используйте, когда пользователь хочет развернуть, настроить или диагностировать приложение на сервере CapRover — включая настройку TCP-портов для не-HTTP серверов (игровых серверов, баз данных), монтирование постоянных томов, сборку пользовательских образов Docker на хосте или чтение логов сборки/времени выполнения.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Manage CapRover PaaS instances via API: create/update apps, deploy fro…»

Manage CapRover PaaS instances via API: create/update apps, deploy from Docker image or custom Dockerfile (tar file), configure ports, volumes, env vars, and serviceUpdateOverride for Docker Swarm settings. Use when the user wants to deploy, configure, or diagnose an app on a CapRover server — including setting up TCP ports for non-HTTP servers (game servers, databases), mounting persistent volumes, building custom Docker images on the host, or reading build/runtime logs.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 3 файла тело ≈ 1 437 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Управляет экземплярами CapRover PaaS через API: создает/обновляет приложения, развертывает из образа Docker или пользовательского Dockerfile (tar-файл)…

Как процесс D 48/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ИнтеграцияDockerИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw 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) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
91
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
48/100
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 · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/caprover.py:144
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      boundary = "----…4YW"
      в кавычках

    Просканировано файлов: 3. 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 48/100

    • 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
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (caprover) не совпадает с папкой (caprover-management)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python, node), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 6
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1437 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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 476 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 13 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 6 пунктов
    • +4Есть примеры (8 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.