SKILLEMALL.ai

AB huawei-cloud-cts-trace-management

Управление и анализ аудита Huawei Cloud CTS (Cloud Trace Service / 云审计服务) через hcloud CLI. Охватывает жизненный цикл трекера (список/создание/удаление), запрос и анализ трассировки аудита (фильтрация по времени/пользователю/сервису), список операций облачных сервисов, уведомления о ключевых событиях, ресурсы трассировки и анализ соответствия сроков хранения (по умолчанию 7 дней против долгосрочного хранения LTS против доставки OBS). Действия запроса и анализа выполняются автоматически (R3); действия создания/удаления требуют предварительного просмотра и явного подтверждения пользователя (R2/R1). Поддерживает учетные данные AK/SK и локальную аутентификацию профиля hcloud. Триггеры включают: CTS, Cloud Trace Service, 云审计服务, журнал аудита, 审计日志, трекер, 追踪器, трассировка, событие аудита, запись операции, 操作记录, уведомление, правило уведомления, срок хранения, 保留策略, соответствие, 合规, аудит, 审计.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Huawei Cloud CTS (Cloud Trace Service / 云审计服务) management and audit an…»

Huawei Cloud CTS (Cloud Trace Service / 云审计服务) management and audit analysis via hcloud CLI. Covers tracker lifecycle (list/create/delete), audit trace query and analysis (filter by time/user/ service), cloud service operation listing, key event notifications, trace resources, and retention compliance analysis (7-day default vs LTS long retention vs OBS delivery). Query and Analyze actions run automatically (R3); Create/Delete actions require preview and explicit user confirmation (R2/R1). Supports AK/SK credentials and local hcloud profile authentication. Triggers include: CTS, Cloud Trace Service, 云审计服务, audit log, 审计日志, tracker, 追踪器, trace, 审计事件, operation record, 操作记录, notification, 通知规则, retention, 保留策略, compliance, 合规, audit, 审计.

ClawHub Agent Skills автор: huaweicloud-skills-team v1.0.0 MIT-0 11 файлов тело ≈ 4 417 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 35 ч назад

Управление и анализ аудита Huawei Cloud CTS (Cloud Trace Service / 云审计服务) через hcloud CLI.

Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, повторный запуск

АнализаторОперации и проектытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
79
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
65/100
Почти готов
Когда включается вес 12
20
Повторный запуск вес 4
30
Результат и критерий готовности вес 14
40
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: 11. 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 65/100

  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 20, без проверки текущего состояния
  • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4417 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 14
  • 100Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • low Ответ описан самодельной разметкой (7 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 745 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 27 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов
  • +4Есть примеры (8 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (5 из 6)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill mostly matches its Huawei Cloud audit purpose, but its bundled quality-reporting code can send cloud-authenticated telemetry to a configurable endpoint with weak safeguards.
LLM: suspicious (high) · 11 сент. 2026 г.