SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC slo-implementation

Определяйте и реализуйте индикаторы уровня обслуживания (SLI) и цели уровня обслуживания (SLO) с бюджетными ошибками и оповещениями. Используйте при установлении целей надежности, внедрении практик SRE или измерении производительности обслуживания.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Define and implement Service Level Indicators (SLIs) and Service Level…»

Define and implement Service Level Indicators (SLIs) and Service Level Objectives (SLOs) with error budgets and alerting. Use when establishing reliability targets, implementing SRE practices, or measuring service performance.

wshobson/agents Agent Skills автор: wshobson MIT 2 файла тело ≈ 1 613 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 6 дн назад

Определяйте и реализуйте индикаторы уровня обслуживания (SLI) и цели уровня обслуживания (SLO) с бюджетными ошибками и оповещениями.

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

ГенераторБезопасностьДанные и аналитикаПоддержка клиентовтип 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%
100
Качество 40%
88
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
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 56/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 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
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 14
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1613 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 226 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 20 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов
    • +4Есть примеры (11 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.