SKILLEMALL.ai

AC clickhouse-database

Навык работы с базой данных ClickHouse. Подключается к базе данных через clickhouse-client CLI, выполняет запросы SELECT, INSERT/UPDATE/DELETE, пакетное выполнение SQL, управление базами данных/таблицами, вывод в формате JSON. Сценарии использования: запросы к большим данным, статистический анализ, импорт/экспорт данных, проверка баз данных, просмотр структуры таблиц, удаленное подключение, отладка в производственной среде. Ключевые слова для триггера: ClickHouse, запросы к большим данным, выполнение SQL-запросов, подключение к ClickHouse, просмотр таблиц, добавление/удаление/изменение данных, clickhouse jdbc, просмотр структуры таблиц, анализ полей таблицы, просмотр индексов, анализ запросов EXPLAIN.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«ClickHouse 数据库操作技能。通过 clickhouse-client CLI 连接数据库,执行 SELECT 查询、INSERT/…»

ClickHouse 数据库操作技能。通过 clickhouse-client CLI 连接数据库,执行 SELECT 查询、INSERT/UPDATE/DELETE 增删改、批量 SQL 执行、数据库/表管理、JSON 格式输出。适用场景:大数据查询、统计分析、数据导入导出、数据库巡检、表结构查看、远程连接、生产环境调试。触发关键词:ClickHouse、大数据查询、SQL 语句执行、连接ClickHouse、查表、数据增删改、clickhouse jdbc、查看表结构、表字段分析、查看索引、EXPLAIN 查询分析。

ClawHub Agent Skills автор: 429668385 v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 2 574 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Навык работы с базой данных ClickHouse.

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, ошибки и развилки

ИнтеграцияИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
76
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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.
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 description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 59/100

  • 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: 3, без проверки текущего состояния
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 12
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2574 токенов
  • low Разделов верхнего уровня: 11. 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)
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 263 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 44 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 12 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (39 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.

Внешние проверки

ClawHub: clean
The skill is a straightforward SingleStore database CLI guide; it includes powerful SQL examples but does not hide behavior, persist, or request access beyond the database actions the user chooses to run.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.