SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC cloudflare-r2

Загружает файлы в хранилище Cloudflare R2 с помощью wrangler CLI. Используется для загрузки изображений, видео или файлов в R2 для хостинга через CDN или для управления содержимым бакета R2. Активируется по фразам "upload to R2", "upload to Cloudflare", "上传到R2", "存到CDN".

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Upload files to Cloudflare R2 storage using wrangler CLI. Use when nee…»

Upload files to Cloudflare R2 storage using wrangler CLI. Use when needing to upload images, videos, or files to R2 for CDN hosting, or manage R2 bucket contents. Triggers on "upload to R2", "upload to Cloudflare", "上传到R2", "存到CDN".

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 2 файла · 1 скрипт тело ≈ 307 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Загружает файлы в хранилище Cloudflare R2 с помощью wrangler CLI.

Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, ошибки и развилки, отчётность по ходу

ИнтеграцияCloudflareМедиа и видеотип 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%
100
Качество 40%
89
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
52/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Ошибки и развилки вес 10
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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 2. 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 52/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 50Шаги. Шагов: 2
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (node), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 307 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

    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

    • +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
    • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 232 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 6 заголовков
    • +4Есть примеры (5 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.