SKILLEMALL.ai

AB huawei-cloud-sac-dify

«Разверните Dify — платформу для разработки LLM-приложений с открытым исходным кодом на Huawei Cloud с помощью ECS через Terraform. Используйте, когда пользователь хочет развернуть Dify (или платформу для разработки LLM-приложений) на Huawei Cloud и непосредственно реализовать ее с помощью шаблона Terraform/SAC. Триггер: Dify в один клик, разработка Dify, Agentic workflow, создание AI-приложения»

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«"Deploy Dify - an open-source LLM app development platform on Huawei C…»

"Deploy Dify - an open-source LLM app development platform on Huawei Cloud with ECS via Terraform. Use when the user wants to deploy Dify (or an LLM application development platform) on Huawei Cloud and directly implement it with a Terraform/SAC template. Trigger: Dify 一键部署, Dify development, Agentic workflow, build AI App"

ClawHub Agent Skills автор: huaweicloud-skills-team v1.0.0 MIT-0 12 файлов тело ≈ 2 328 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

«Разверните Dify — платформу для разработки LLM-приложений с открытым исходным кодом на Huawei Cloud с помощью ECS через Terraform.

Как процесс B 76/100 · Почти готов — слабые места: повторный запуск, отчётность по ходу

ПроцедураTerraformИнфраструктураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
76/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
Ошибки и развилки вес 10
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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 12. 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 76/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 12, без проверки текущего состояния
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 24
    • 100Результат и критерий готовности. Формат результата и критерий готовности описаны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2328 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Разделов верхнего уровня: 11. Похоже на несколько доменов в одном скилле
    • low Ответ описан самодельной разметкой (15 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)
    • -31 из 4 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 325 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 19 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 24 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (6 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (5 из 5)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is coherent for deploying Dify on Huawei Cloud with Terraform, but it handles cloud credentials and destructive infrastructure commands that users must control carefully.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 3 сент. 2026 г.