SKILLEMALL.ai
EN Войти

BF troubleshooting-application-failures

Устраняет неполадки в приложениях путем обнаружения и анализа групп журналов CloudWatch для выявления шаблонов ошибок, первопричин и действенных решений. Используйте, когда приложение испытывает сбои и требуется диагностика на основе журналов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Troubleshoots failing applications by discovering and analyzing CloudW…»

Troubleshoots failing applications by discovering and analyzing CloudWatch log groups to identify error patterns, root causes, and actionable solutions. Use when an application is experiencing failures and log-based diagnosis is needed.

ClawHub Agent Skills автор: Amazon Web Services 1 файл тело ≈ 256 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 13 ч назад

Устраняет неполадки в приложениях путем обнаружения и анализа групп журналов CloudWatch для выявления шаблонов ошибок, первопричин и действенных решений.

Как процесс F 27/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/application-failure-troubleshooting.md

АнализаторAWSИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw 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) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
71
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
27/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/application-failure-troubleshooting.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Шаги вес 15
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/application-failure-troubleshooting.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 27/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/application-failure-troubleshooting.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): references/application-failure-troubleshooting.md
  • 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
  • 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
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 256 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

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)
  • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 236 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 7 заголовков

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.