SKILLEMALL.ai

AB huawei-cloud-find-skills

Используйте этот навык для поиска, перечисления, запроса, обнаружения, просмотра, поиска и установки любых навыков агентов Huawei Cloud (华为云). Триггеры включают: "华为云", "华为云有什么skill", "华为云相关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", "查询华为云skill列表", "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, list, query, discover, browse, find and i…»

Invoke this skill to search, list, query, discover, browse, find and install any Huawei Cloud (华为云) agent skill. Triggers include: "华为云", "华为云有什么skill", "华为云相关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", "查询华为云skill列表", "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: huaweicloud-skills-team v1.0.2 MIT-0 7 файлов тело ≈ 3 059 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 36 ч назад

Используйте этот навык для поиска, перечисления, запроса, обнаружения, просмотра, поиска и установки любых навыков агентов Huawei Cloud (华为云).

Как процесс B 66/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, повторный запуск

ПроцедураGitHubРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
66/100
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: 7. 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 66/100

  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 85Шаги. Шагов: 39, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3059 токенов
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • low Разделов верхнего уровня: 11. 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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 15 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 473 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 26 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 39 пунктов
  • +4Есть примеры (9 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
  • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill does search for Huawei Cloud skills, but it also automatically reports usage data with ambient Huawei Cloud credentials and pushes users toward unpinned remote skill installation.
LLM: suspicious (high) · 8 сент. 2026 г.