SKILLEMALL.ai

BC inspirai-deploy

Интеллектуальный инструмент развертывания — автоматическое обнаружение стратегий развертывания, предварительная проверка, выпуск, мониторинг — все в одном. Поддерживает K8s/Helm, Docker Compose, Vercel, Fly.io. Триггеры: '部署', 'deploy', '发布', '上线', '预检查', '部署监控', 'helm upgrade', 'docker compose up'.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«智能部署工具 - 自动检测部署策略,预检查、发布、监控一体化。支持 K8s/Helm、Docker Compose、Vercel、Fly.i…»

智能部署工具 - 自动检测部署策略,预检查、发布、监控一体化。支持 K8s/Helm、Docker Compose、Vercel、Fly.io。Triggers: '部署', 'deploy', '发布', '上线', '预检查', '部署监控', 'helm upgrade', 'docker compose up'.

ClawHub Agent Skills автор: alexxiong v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 2 939 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Интеллектуальный инструмент развертывания — автоматическое обнаружение стратегий развертывания, предварительная проверка, выпуск, мониторинг — все в одном.

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторDockerKubernetesИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
73
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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 51/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 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: 10, без проверки текущего состояния
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 28
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2939 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
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 161 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 44 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 28 пунктов
  • +4Есть примеры (27 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This deployment skill appears purpose-aligned, but it can affect production-like environments and documents broad invocation phrases plus safeguard-bypass flags that need careful review before use.
LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.