SKILLEMALL.ai
EN Войти

AC mongodb-query

Запрашивайте базы данных MongoDB для отладки и устранения неполадок. Используйте, когда пользователю необходимо: (1) вывести список всех баз данных, (2) вывести список коллекций в базе данных, (3) выполнить запросы MongoDB, (4) проверить соединение и работоспособность MongoDB. Автоматически обрабатывает IP-адрес или имя службы Kubernetes для подключения. ТРЕБУЕТСЯ: параметр --uri со строкой подключения MongoDB. Принимает параметры, такие как --uri, --list-dbs, --db, --list-collections, --collection, --query, --namespace.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Query MongoDB databases for debugging and troubleshooting. Use when us…»

Query MongoDB databases for debugging and troubleshooting. Use when user needs to: (1) List all databases, (2) List collections in a database, (3) Execute MongoDB queries, (4) Check MongoDB connection and health. Automatically handles IP address or Kubernetes service name for connection. REQUIRES: --uri parameter with MongoDB connection string. Accepts parameters like --uri, --list-dbs, --db, --list-collections, --collection, --query, --namespace.

ClawHub Agent Skills автор: GoodAtMe v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 932 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Запрашивайте базы данных MongoDB для отладки и устранения неполадок.

Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, ошибки и развилки, согласованность

СправочникMongoDBKubernetesИнфраструктураРазработкатип 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
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
90
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
57/100
Есть пробелы
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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 · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • низкая Опасные команды cmd-background-process scripts/query_mongo.py:134
      Запуск фонового / автозапускаемого процесса
      preexec_fn=os.setsid

    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 57/100

    • 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
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (mongodb-query) не совпадает с папкой (mongo-query)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 9
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 932 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • low Ответ описан самодельной разметкой (3 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

    • +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 451 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 9 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 90.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This MongoDB debugging skill is transparent about what it does, but it recommends saving credential-bearing database connection strings in a project notes file.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.