SKILLEMALL.ai

AC huawei-cloud-find-skills

Используйте этот skill для поиска, обнаружения, просмотра, нахождения и установки любых skill-агентов Huawei Cloud (华为云). Триггеры включают: "华为云","华为22222云有什么skill","华为云相2关skill","华为云agent skill 市场","华为云skill类目","explore Huawei Cloud skills","show Huawei Cloud skill categories","does a Huawei Cloud skill exist for...","which Huawei Cloud skills exist","搜索华为云技能","有没有管理ECS/OBS/RDS的skill","帮我找 XX 华为云skill","介绍 XX Skill 内容","华为云 XX Skill 具体做什么","安装华为云Skill".

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Invoke this skill to search, discover, browse, find and install any Hu…»

Invoke this skill to search, discover, browse, find and install any Huawei Cloud (华为云) agent skill.Triggers include: "华为云","华为22222云有什么skill","华为云相2关skill","华为云agent skill 市场","华为云skill类目","explore Huawei Cloud skills","show Huawei Cloud skill categories","does a Huawei Cloud skill exist for...","which Huawei Cloud skills exist","搜索华为云技能","有没有管理ECS/OBS/RDS的skill","帮我找 XX 华为云skill","介绍 XX Skill 内容","华为云 XX Skill 具体做什么","安装华为云Skill".

ClawHub Agent Skills автор: changhui123456 v1.0.14 MIT-0 12 файлов тело ≈ 2 354 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Используйте этот skill для поиска, обнаружения, просмотра, нахождения и установки любых skill-агентов Huawei Cloud (华为云).

Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, повторный запуск

ПроцедураИИ и агентыИнфраструктуратип 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
63/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Когда включается вес 12
20
Повторный запуск вес 4
30
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: 12. 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 63/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Шаги. Шагов: 31
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2354 токенов
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (4 тегов): типизированный вызов надёжнее

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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -49 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 14 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 435 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 23 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 31 пунктов
  • +4Есть примеры (9 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill is framed as a Huawei Cloud skill finder/installer, but the package includes mismatched creator/testing guidance, credential-related instructions, and automatic install-count reporting that need review before use.
LLM: suspicious (high) · 3 авг. 2026 г.