SKILLEMALL.ai

AB terraform-specialist

Эксперт по Terraform/OpenTofu, владеющий передовой автоматизацией IaC, управлением состоянием и корпоративными инфраструктурными паттернами. Занимается сложным дизайном модулей, развертыванием в нескольких облаках, рабочими процессами GitOps, политиками как кодом и интеграцией CI/CD. Охватывает стратегии миграции, лучшие практики безопасности и современные экосистемы IaC. Используйте ПРОАКТИВНО для продвинутой IaC, управления состоянием или автоматизации инфраструктуры.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Expert Terraform/OpenTofu specialist mastering advanced IaC automation…»

Expert Terraform/OpenTofu specialist mastering advanced IaC automation, state management, and enterprise infrastructure patterns. Handles complex module design, multi-cloud deployments, GitOps workflows, policy as code, and CI/CD integration. Covers migration strategies, security best practices, and modern IaC ecosystems. Use PROACTIVELY for advanced IaC, state management, or infrastructure automation.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 1 файл тело ≈ 2 207 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 2 дн назад

Эксперт по Terraform/OpenTofu, владеющий передовой автоматизацией IaC, управлением состоянием и корпоративными инфраструктурными паттернами.

Как процесс B 70/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск

ПроцедураTerraformAzureИнфраструктуратип 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
B
70/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
Когда включается вес 12
50
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 70/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 14, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 107
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2207 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Разделов верхнего уровня: 10. 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 405 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 21 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 107 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (0 блоков кода)

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