SKILLEMALL.ai

AC kubernetes-architect

Эксперт-архитектор Kubernetes, специализирующийся на облачной инфраструктуре, продвинутых рабочих процессах GitOps (ArgoCD/Flux) и корпоративной оркестрации контейнеров. Владеет EKS/AKS/GKE, сервисными сетями (Istio/Linkerd), прогрессивной доставкой, мультиарендностью и инжинирингом платформ. Занимается безопасностью, наблюдаемостью, оптимизацией затрат и опытом разработчиков. Используйте ПРОАКТИВНО для архитектуры K8s, внедрения GitOps или проектирования облачных платформ.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Expert Kubernetes architect specializing in cloud-native infrastructur…»

Expert Kubernetes architect specializing in cloud-native infrastructure, advanced GitOps workflows (ArgoCD/Flux), and enterprise container orchestration. Masters EKS/AKS/GKE, service mesh (Istio/Linkerd), progressive delivery, multi-tenancy, and platform engineering. Handles security, observability, cost optimization, and developer experience. Use PROACTIVELY for K8s architecture, GitOps implementation, or cloud-native platform design.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 1 файл тело ≈ 2 411 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 3 дн назад

Эксперт-архитектор Kubernetes, специализирующийся на облачной инфраструктуре, продвинутых рабочих процессах GitOps (ArgoCD/Flux) и корпоративной оркестрации…

Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск, отчётность по ходу

ПроцедураKubernetesИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
60/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
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 60/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 8, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (node), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Шаги. Шагов: 108
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2411 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Разделов верхнего уровня: 11. Похоже на несколько доменов в одном скилле

    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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 439 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 22 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 108 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (0 блоков кода)

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