SKILLEMALL.ai

AB huawei-cloud-terraform-generator

Генерирует конфигурации Terraform для Huawei Cloud и выполняет развертывание с одобрением пользователя. Используйте этот навык, когда пользователи хотят создать инфраструктуру Huawei Cloud в виде Terraform, будь то явный запрос Terraform или описание целей, таких как развертывание веб-сайта, запуск приложения или создание сетевых ресурсов, вычислительных ресурсов, баз данных, балансировщиков нагрузки или ресурсов хранения. Триггер, когда пользователи упоминают 创建/create, 生成/generate, 部署/deploy, 配置/configure, 使用/use, 管理/manage, 华为云/Huawei Cloud, Terraform, ECS, VPC, 资源/resource, 云服务器/ECS, 虚拟机/VM, 实例/instance, 网络/network, 负载均衡/ELB, 数据库/database, RDS, 存储/storage, OBS, 桶/bucket, 域名/domain, DNS, 证书/certificate, SSL, 监控/monitoring, 日志/log, 备份/backup, 容器/container, CCE, 函数工作流/FunctionGraph

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generate Huawei Cloud Terraform configurations and execute deployment…»

Generate Huawei Cloud Terraform configurations and execute deployment with user-guided approval. Use this skill when users want to create Huawei Cloud infrastructure as Terraform, whether they ask explicitly for Terraform or describe goals such as deploying a website, launching an application, or creating network, compute, database, load balancing, or storage resources. Trigger when users mention 创建/create、生成/generate、部署/deploy、配置/configure、使用/use、管理/manage、华为云/Huawei Cloud、Terraform、ECS、VPC、资源/resource、云服务器/ECS、虚拟机/VM、实例/instance、网络/network、负载均衡/ELB、数据库/database、RDS、存储/storage、OBS、桶/bucket、域名/domain、DNS、证书/certificate、SSL、监控/monitoring、日志/log、备份/backup、容器/container、CCE、函数工作流/FunctionGraph

ClawHub Agent Skills автор: huaweicloud-skills-team v0.0.3 MIT-0 80 файлов тело ≈ 3 839 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 20 ч назад

Генерирует конфигурации Terraform для Huawei Cloud и выполняет развертывание с одобрением пользователя.

Как процесс B 70/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности

ГенераторTerraformИнфраструктуратип 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
70/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Инструменты и файлы вес 18
60
Когда включается вес 12
70
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: 80. 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 70/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, read), 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
    • 85Шаги. Шагов: 68, расплывчатых формулировок: 2
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3839 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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 698 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 29 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 68 пунктов
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)

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

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a broad Huawei Cloud Terraform assistant that can create real cloud resources, but its behavior is disclosed, user-confirmed, and aligned with its purpose.
    LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 9 июл. 2026 г.