BC afrexai-observability-engine
Комплексная система для обеспечения наблюдаемости и надежности. Используйте при проектировании мониторинга, внедрении структурированного логирования, настройке распределенной трассировки, создании систем оповещения, разработке фреймворков SLO/SLI, реагировании на инциденты, проведении пост-мортемов или аудите надежности системы. Охватывает все три столпа (логи/метрики/трассировки), дизайн оповещений, архитектуру дашбордов, работу дежурных, хаос-инжиниринг и оптимизацию затрат.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Complete observability & reliability engineering system. Use when desi…»
Complete observability & reliability engineering system. Use when designing monitoring, implementing structured logging, setting up distributed tracing, building alerting systems, creating SLO/SLI frameworks, running incident response, conducting post-mortems, or auditing system reliability. Covers all three pillars (logs/metrics/traces), alert design, dashboard architecture, on-call operations, chaos engineering, and cost optimization.
Комплексная система для обеспечения наблюдаемости и надежности.
Как процесс C 50/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- 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
body-longтело SKILL.md ≈ 11347 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
Процессный рейтинг: все десять параметров 50/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 15, без проверки текущего состояния
- 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 11347 токенов: вытесняет саму задачу из окна
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 85Шаги. Шагов: 39, расплывчатых формулировок: 1
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 4, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- low Разделов верхнего уровня: 17. 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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 440 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 74 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 39 пунктов
- +4Есть примеры (33 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.