AF huawei-cloud-cce-autoscaling-diagnoser
Навык диагностики сбоев автомасштабирования Huawei Cloud CCE с использованием диспетчера Python SDK. Используйте этот навык, когда пользователь хочет: (1) диагностировать сбои автомасштабирования CCE, связанные с тем, что HPA не увеличивает количество реплик Pod, CCE elastic engine или Cluster Autoscaler не добавляет/удаляет узлы, отсутствуют метрики, отсутствуют запросы CPU/памяти, пределы maxReplicas или max_nodes, Pending Pods, ограничения планирования, исчерпание IP в подсети, квоты ECS или проблемы с разрешениями IAM agency, (2) выполнить каскадную диагностику HPA-to-CA, связывающую сбои масштабирования на уровне рабочей нагрузки и на уровне узла, (3) анализировать логи CA Pod для сигналов Cluster Autoscaler (NoExpansionOptions, MaxNodeGroupSizeReached, QuotaExceeded, SubnetIPExhausted, IAM denied), (4) сгенерировать полный отчет о диагностике в формате Markdown с процессом, доказательствами, заключением, уверенностью и рекомендациями. Триггер: пользователь упоминает "autoscaling diagnosis", "弹性伸缩诊断", "HPA diagnosis", "HPA 诊断", "scaling failure", "伸缩失败", "HPA not scaling", "HPA 不伸缩", "replica scaling", "副本伸缩", "autoscaling issue", "伸缩问题"
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Huawei Cloud CCE autoscaling failure diagnosis skill using Python SDK…»
Huawei Cloud CCE autoscaling failure diagnosis skill using Python SDK dispatcher. Use this skill when the user wants to: (1) diagnose CCE autoscaling failures across HPA not increasing Pod replicas, CCE elastic engine or Cluster Autoscaler not adding/removing nodes, missing metrics, missing CPU/memory requests, maxReplicas or max_nodes limits, Pending Pods, scheduling constraints, subnet IP exhaustion, ECS quota, or IAM agency permission issues, (2) perform HPA-to-CA cascade diagnosis linking workload-level and node-level scaling failures, (3) analyze CA Pod logs for Cluster Autoscaler signals (NoExpansionOptions, MaxNodeGroupSizeReached, QuotaExceeded, SubnetIPExhausted, IAM denied), (4) generate a complete Markdown diagnosis report with process, evidence, conclusion, confidence, and recommendations. Trigger: user mentions "autoscaling diagnosis", "弹性伸缩诊断", "HPA diagnosis", "HPA 诊断", "scaling failure", "伸缩失败", "HPA not scaling", "HPA 不伸缩", "replica scaling", "副本伸缩", "autoscaling issue", "伸缩问题"
Навык диагностики сбоев автомасштабирования Huawei Cloud CCE с использованием диспетчера Python SDK.
Как процесс F 66/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/verification-method.md
Как улучшить
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/verification-method.md - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "id"
Процессный рейтинг: все десять параметров 66/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): references/verification-method.md
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4492 токенов
- 100Шаги. Шагов: 53
- 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле
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)
- +3Длина description 1009: рекомендуется 120–800 символов
- -31 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 9 примера фраз-триггеров в кавычках
- +4Структура: 20 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 53 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.