SKILLEMALL.ai
EN Войти

AB linux-kernel-crash-debug

Отлаживайте сбои ядра Linux, используя анализ vmcore на основе доказательств, утилиту crash и инструменты для отладки памяти/параллелизма. Используйте, когда пользователи упоминают сбой ядра, kernel panic, анализ vmcore, отладку дампа ядра, утилиту crash, отладку kernel oops, pstore или ramoops, soft/hard lockup, hung task, OOM, поиск корневых причин проблем ядра, бисекцию регрессий, владение мьютексами, восстановление указателя блокировки ARM64, KASAN, KFENCE, KCSAN, Lockdep, drgn, Kprobes, Kmemleak, повреждение памяти, доступ за пределами границ, использование после освобождения, гонку, взаимоблокировку или обнаружение утечек памяти.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Debug Linux kernel crashes using evidence-first vmcore analysis, the c…»

Debug Linux kernel crashes using evidence-first vmcore analysis, the crash utility, and memory/concurrency debugging tools. Use when users mention kernel crash, kernel panic, vmcore analysis, kernel dump debugging, crash utility, kernel oops debugging, pstore or ramoops, soft/hard lockup, hung task, OOM, locating root causes of kernel issues, regression bisection, mutex ownership, ARM64 lock-pointer recovery, KASAN, KFENCE, KCSAN, Lockdep, drgn, Kprobes, Kmemleak, memory corruption, out-of-bounds access, use-after-free, race, deadlock, or memory leak detection.

ClawHub Agent Skills автор: James Wang v1.4.3 MIT-0 14 файлов · 1 скрипт тело ≈ 4 611 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Отлаживайте сбои ядра Linux, используя анализ vmcore на основе доказательств, утилиту crash и инструменты для отладки памяти/параллелизма.

Как процесс B 72/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, повторный запуск

АнализаторGitHubРазработкатип 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
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
96
Качество 40%
91
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
72/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Повторный запуск вес 4
30
Когда включается вес 12
50
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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 · 4

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 4
    • низкая Опасные команды cmd-background-process references/kdump-setup-guide.md:262
      Запуск фонового / автозапускаемого процесса
      sudo systemctl enable kdump
    • низкая Опасные команды cmd-background-process references/kdump-setup-guide.md:458
      Запуск фонового / автозапускаемого процесса
      sudo systemctl enable --now kdump
    • низкая Опасные команды cmd-background-process references/kdump-setup-guide.md:485
      Запуск фонового / автозапускаемого процесса
      sudo systemctl enable --now kdump-tools
    • низкая Опасные команды cmd-background-process references/kdump-setup-guide.md:506
      Запуск фонового / автозапускаемого процесса
      sudo systemctl enable kdump.service

    Просканировано файлов: 14. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 72/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4611 токенов
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 34
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 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: 18. 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

    • +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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 567 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 44 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 34 пунктов
    • +4Есть примеры (25 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (10 из 10)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This Linux crash-debugging skill is purpose-aligned and clearly warns users before any sensitive dump handling or live-system changes.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 авг. 2026 г.