SKILLEMALL.ai

AC docker-mirror

Инструмент для скачивания образов Docker с автоматическим переключением источников образов. При истечении времени ожидания или сбое при скачивании из официального реестра (docker.io) автоматически пробует использовать резервные образы (docker.1ms.run, docker.m.daocloud.io). Подходит для сетевых сред Linux с ограничениями. Требуется установленный sg (группа sgdocker) и docker. Сценарии активации: (1) запрос пользователя на скачивание образа Docker, (2) сбой команды docker pull, (3) любой сценарий, связанный с загрузкой образа Docker.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Docker 镜像拉取工具,自动切换镜像源。当官方 registry (docker.io) 拉取超时或失败时,自动尝试备用镜像(docke…»

Docker 镜像拉取工具,自动切换镜像源。当官方 registry (docker.io) 拉取超时或失败时,自动尝试备用镜像(docker.1ms.run、docker.m.daocloud.io)。适用于网络受限的 Linux 环境。需要 sg (sgdocker group) 和 docker 已安装。触发场景:(1) 用户请求拉取 Docker 镜像,(2) docker pull 失败,(3) 任何涉及 Docker 镜像下载的场景。

ClawHub Agent Skills автор: kitsudog v1.0.1 MIT-0 3 файла · 1 скрипт тело ≈ 277 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Инструмент для скачивания образов Docker с автоматическим переключением источников образов.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникDockerИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
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: 3. 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 53/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 8
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 277 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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 225 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 7 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 8 пунктов
  • +4Есть примеры (5 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill does what it says for Docker image mirror pulls, but it also exposes broad Docker command authority that users should review before installing.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.