SKILLEMALL.ai
EN Войти

AF huawei-cloud-ucs-policy-governor

Skill для управления политиками и обеспечения соответствия требованиям Huawei Cloud UCS (Ubiquitous Cloud Native Service) с использованием CLI hcloud. Используйте этот skill, когда пользователь хочет: (1) управлять экземплярами политик UCS — создавать/обновлять/запрашивать/удалять, (2) управлять определениями политик UCS — запрашивать/перечислять, (3) включать/отключать политики для кластеров или групп флотов, (4) проверять статус заданий по применению политик, (5) аудировать соответствие флота и просматривать статус применения политик. Триггер: пользователь упоминает "UCS policy", "UCS 策略", "UCS governance", "UCS 治理", "UCS compliance", "UCS 合规", "policy instance", "策略实例", "policy definition", "策略定义", "enable policy", "启用策略", "disable policy", "禁用策略", "fleet compliance", "舰队合规", "policy audit", "策略审计", "UCS 策略管理", "UCS 合规治理", "policy governance", "策略治理"

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Huawei Cloud UCS (Ubiquitous Cloud Native Service) policy governance a…»

Huawei Cloud UCS (Ubiquitous Cloud Native Service) policy governance and compliance management skill using hcloud CLI. Use this skill when the user wants to: (1) manage UCS policy instances - create/update/query/delete, (2) manage UCS policy definitions - query/list, (3) enable/disable policies on clusters or fleet groups, (4) check policy enforcement job status, (5) audit fleet compliance and review policy enforcement status. Trigger: user mentions "UCS policy", "UCS 策略", "UCS governance", "UCS 治理", "UCS compliance", "UCS 合规", "policy instance", "策略实例", "policy definition", "策略定义", "enable policy", "启用策略", "disable policy", "禁用策略", "fleet compliance", "舰队合规", "policy audit", "策略审计", "UCS 策略管理", "UCS 合规治理", "policy governance", "策略治理"

ClawHub Agent Skills автор: huaweicloud-skills-team v1.0.2 MIT-0 10 файлов тело ≈ 5 964 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Skill для управления политиками и обеспечения соответствия требованиям Huawei Cloud UCS (Ubiquitous Cloud Native Service) с использованием CLI hcloud.

Как процесс F 65/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: verification-method.md

ПроцедураKubernetesБезопасностьтип 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
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
78
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
65/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: verification-method.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: 10. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 5964 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: verification-method.md
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "id"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "triggers"

Процессный рейтинг: все десять параметров 65/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: verification-method.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): verification-method.md
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 44, без проверки текущего состояния
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5964 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 81, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Результат и критерий готовности. Формат результата и критерий готовности описаны
  • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 14. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (5 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)
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 15 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 744 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 29 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 81 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (9 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (8 из 8)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 78.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill is mostly a disclosed Huawei Cloud policy-governance guide, but some audit workflows cross into cluster credential retrieval and live resource changes without enough scoping or safeguards.
LLM: suspicious (high) · 4 авг. 2026 г.