SKILLEMALL.ai
EN Войти

BF huawei-cloud-dws-mem-diag

Навык диагностики причин высокой загрузки памяти кластера DWS на основе KooCLI v3.2.0+ и DWS Autopilot MCP Server. Автоматически собирает метрики памяти, анализирует первопричины (на стороне клиента / на стороне системы) и выдает стандартизированный отчет о диагностике. Применим к сценариям слишком высокого использования памяти кластера DWS, предупреждений о памяти, OOM. Триггерные слова: «内存高», «内存告警», «内存诊断», «内存使用率过高», «内存不足», «OOM», «内存溢出», «动态内存使用率超阈值», «high memory», «memory alarm», «memory diagnosis»

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«DWS cluster memory high root cause diagnosis skill, based on KooCLI v3…»

DWS cluster memory high root cause diagnosis skill, based on KooCLI v3.2.0+ and DWS Autopilot MCP Server. Automatically collects memory metrics, analyzes root causes (customer-side / system-side), and outputs a standardized diagnosis report. Applicable to DWS cluster memory usage too high, memory alarms, OOM scenarios. Trigger words: "内存高", "内存告警", "内存诊断", "内存使用率过高", "内存不足", "OOM", "内存溢出", "动态内存使用率超阈值", "high memory", "memory alarm", "memory diagnosis"

ClawHub Agent Skills автор: huaweicloud-skills-team v1.0.0 MIT-0 8 файлов тело ≈ 6 466 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 27 ч назад

Навык диагностики причин высокой загрузки памяти кластера DWS на основе KooCLI v3.2.0+ и DWS Autopilot MCP Server. Автоматически собирает метрики памяти…

Как процесс F 58/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/memory-background.md, references/cli-installation-guide.md, references/dws-mcp-installation-guide.md

АнализаторИИ и агентыДанные и аналитикатип 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
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
67
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
58/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/memory-background.md, references/cli-installation-guide.md, references/dws-mcp-installation-guide.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
  2. 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: 0. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 6466 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/memory-background.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/cli-installation-guide.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/dws-mcp-installation-guide.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/iam-policies.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/metric-reference.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/output-format.md
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "trigger"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "input_schema"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "output_schema"

Процессный рейтинг: все десять параметров 58/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/memory-background.md, references/cli-installation-guide.md, references/dws-mcp-installation-guide.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 6 файла(ов): references/memory-background.md, references/cli-installation-guide.md, references/dws-mcp-installation-guide.md
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 6466 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 74, расплывчатых формулировок: 2
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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)
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 5 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 456 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 33 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 74 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 67.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill is a coherent Huawei DWS memory diagnostic, but its setup and output handling can expose sensitive cloud credentials and operational report data without enough user control.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 21 июл. 2026 г.