SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC tg-mysql-design

Помощник по проектированию баз данных MySQL. На основе документации бизнес-правил и существующих скриптов SQL DDL проектирует SQL-запросы для создания таблиц MySQL 5.7/8.0 в соответствии со стандартами Alibaba. Активируется, когда пользователь упоминает ключевые слова, такие как "проектирование базы данных", "SQL-запросы для создания таблиц", "DDL", "проектирование структуры таблицы", "CREATE TABLE" и т. д. Поддерживает чтение документации бизнес-правил (файлы .md), SQL-скриптов (файлы .sql) и вывод проектирования таблиц базы данных, соответствующего стандартам Alibaba RDS.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«MySQL数据库设计助手。根据业务规则文档和存量SQL DDL脚本，设计符合阿里巴巴规范的MySQL 5.7/8.0建表语句。当用户提到"数…»

MySQL数据库设计助手。根据业务规则文档和存量SQL DDL脚本，设计符合阿里巴巴规范的MySQL 5.7/8.0建表语句。当用户提到"数据库设计"、"建表语句"、"DDL"、"表结构设计"、"CREATE TABLE"等关键词时触发。支持读取业务规则文档（.md文件）、SQL脚本（.sql文件），输出遵循阿里云RDS规范的数据库表设计。

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 3 файла тело ≈ 1 297 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Помощник по проектированию баз данных MySQL.

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторMySQLтип 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
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
Есть пробелы
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

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100

  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 75
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1297 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 171 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 13 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 75 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.