SKILLEMALL.ai

A java-perf-analyzer

Java 应用性能分析与诊断工具。基于 Arthas + MCP 实现远程 JVM 分析。**触发条件**:用户描述 Java 应用性能问题或诊断需求,包括:(1) 直接描述问题现象(CPU飙高、内存泄漏/紧张、接口响应慢、线程阻塞/死锁、类加载异常)(2) 请求 JVM 分析、Arthas 排查、性能诊断 (3) 说"帮我排查 xxx 问题"或"分析下 xxx 性能"。触发后先了解问题现象,再针对性收集信息、执行分析。

ClawHub Agent Skills автор: lyl340321 v1.0.1 MIT-0 6 файлов · 1 скрипт тело ≈ 1 109 токенов открыть источник ↗ проанализирован 25 ч назад
АнализаторРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
A
93/100
Общая оценка
Безопасность 60%
98
Качество 40%
85
Тесты бонус
0

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для срабатывания.
  2. Добавьте evals/evals.json с 4–6 реальными запросами и ожидаемыми ответами: тогда полная проверка использует ваши кейсы, а не черновик модели.
  3. Добавьте spec.yaml с триггерами и утверждениями (skilltest init): это контракт поведения для CI.

Находки guard · 2

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 2
  • низкая Утечка данных net-credential-use scripts/install-arthas.sh:41
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    sshpass -p "$SSH_PASS" ssh "$SSH_USER@$SSH_HOST" "mkdir -p $ARTHAS_DIR && cd $ARTHAS_DIR && curl -O https://arthas.aliyun.com/arthas-boot.jar"
    в кавычках
  • низкая Утечка данных net-credential-use scripts/install-arthas.sh:78
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    HTTP_CHECK=$(sshpass -p "$SSH_PASS" ssh "$SSH_USER@$SSH_HOST" "curl -s -o /dev/null -w '%{http_code}' http://loca…563/api || echo FAILED")
    в кавычках

Просканировано файлов: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

Lint

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессная зрелость 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: 23
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1109 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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 212 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 25 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 23 пунктов
  • +4Есть примеры (15 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
  • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This looks like a real Java diagnostics skill, but it gives an agent powerful remote access to live servers and JVM memory without enough containment or confirmation.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.