SKILLEMALL.ai

BD 天翼云 DMS 数据管理服务 (客户端)

Предоставляет возможности управления данными клиента DMS, включая управление экземплярами, SQL-запросы, создание заявок, управление командами и пользователями. Используется при запросах пользователя на добавление экземпляра базы данных, запрос данных, подачу заявки, настройку команды и другие операции.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«提供 DMS 客户端数据管理能力,包括实例管理、SQL查询、工单创建、团队管理、用户管理。用于用户请求数据库实例添加、数据查询、提交工单、团…»

提供 DMS 客户端数据管理能力,包括实例管理、SQL查询、工单创建、团队管理、用户管理。用于用户请求数据库实例添加、数据查询、提交工单、团队配置等操作时调用。

ClawHub Agent Skills автор: 18108851659-yzh v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 5 119 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Предоставляет возможности управления данными клиента DMS, включая управление экземплярами, SQL-запросы, создание заявок, управление командами и пользователями.

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
80/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
50
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
Процесс не доведён
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

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 5119 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

  • 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: 6, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (天翼云 DMS 数据管理服务 (客户端)) не совпадает с папкой (test000-my-skill)
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5119 токенов
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 32

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)
  • +3Длина description 80: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
  • -221 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 71 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 32 пунктов
  • +4Есть примеры (55 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 50.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill is a coherent DMS/database administration guide, but it needs Review because it gives high-impact database and account-management instructions with unsafe examples and inconsistent PostgreSQL safety guidance.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.