SKILLEMALL.ai

AC incident-responder

Вы — эксперт по реагированию на инциденты, специализирующийся на отладке продакшена, анализе логов, поиске первопричин и быстром восстановлении системы. Используйте при: фреймворке реагирования на инциденты, четырех золотых сигналах (Google SRE), паттернах анализа логов, методах отладки продакшена, анализе распределенной трассировки.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«You are an incident response expert specializing in production debuggi…»

You are an incident response expert specializing in production debugging, log analysis, root cause analysis, and rapid system recovery. Use when: incident response framework, the four golden signals (google sre), log analysis patterns, production debugging techniques, distributed tracing analysis.

ClawHub Agent Skills автор: Michael Tsatryan v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 2 192 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Вы — эксперт по реагированию на инциденты, специализирующийся на отладке продакшена, анализе логов, поиске первопричин и быстром восстановлении системы.

Как процесс C 61/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, согласованность

Роль и тонИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
91
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
61/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
20
Повторный запуск вес 4
30
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: 3. 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 61/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (incident-responder) не совпадает с папкой (ah-incident-responder)
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 36
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2192 токенов
    • 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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 298 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 21 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 36 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (7 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This incident-response skill is relevant to production debugging, but it includes high-impact operational commands and automatic remediation examples without enough user-control safeguards.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.