SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC prisma-compute

Развертывайте и управляйте приложениями в Prisma Compute с помощью Prisma 8 CLI. Используйте, когда пользователь упоминает Prisma Compute, развертывание или хостинг приложения Prisma, `prisma deploy`, `prisma dev module.ts`, приложения Prisma Composer (`module.ts`, `compute()`, раздел `composer` в `prisma.config.ts`), этапы предварительного просмотра, развертывание по push (`prisma git connect`, `prisma/cloud-deploy-action`), логи `prisma service`, версии, откат, пользовательские домены, `project env`, `PRISMA_SERVICE_TOKEN`, регионы, ошибки 504, спящие экземпляры или `waitUntil`; также когда проект все еще использует удаленные `@prisma/cli app deploy`, `prisma.compute.ts`, `defineComputeConfig`, `compute:deploy` или `build logs`.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Deploy and operate apps on Prisma Compute with the Prisma 8 CLI. Use w…»

Deploy and operate apps on Prisma Compute with the Prisma 8 CLI. Use whenever the user mentions Prisma Compute, deploying or hosting a Prisma app, `prisma deploy`, `prisma dev module.ts`, Prisma Composer apps (`module.ts`, `compute()`, the `composer` section of `prisma.config.ts`), preview stages, deploy on push (`prisma git connect`, `prisma/cloud-deploy-action`), `prisma service` logs, versions, rollback, or custom domains, `project env`, `PRISMA_SERVICE_TOKEN`, regions, 504s, sleeping instances, or `waitUntil`; also when a project still uses the removed `@prisma/cli app deploy`, `prisma.compute.ts`, `defineComputeConfig`, `compute:deploy`, or `build logs` surface.

prisma/skills Agent Skills автор: prisma MIT 11 файлов тело ≈ 3 901 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 3 дн назад

Развертывайте и управляйте приложениями в Prisma Compute с помощью Prisma 8 CLI.

Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ПроцедураPostgreSQLИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: 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) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
89
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
56/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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 · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/automation-rest-api.md:99
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      - [`deploy` command and control API](https://www.prisma.io/docs/cli/deploy)

    Просканировано файлов: 11. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 40): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

    Процессный рейтинг: все десять параметров 56/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 109, без проверки текущего состояния
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, node), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 66
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3901 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • low Ответ описан самодельной разметкой (26 тегов): типизированный вызов надёжнее

    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
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 675 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 17 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 66 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (10 из 10)
    • +1Лицензия указана

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