SKILLEMALL.ai
EN Войти

AB huawei-cloud-cce-storage-failure-diagnoser

Навык диагностики сбоев хранилища Huawei Cloud CCE с использованием диспетчера Python SDK. Используйте этот навык, когда пользователь хочет: (1) диагностировать проблемы PVC Pending, сбои монтирования томов, (2) анализировать проблемы дисков EVS, (3) диагностировать ошибки классов хранилища и CSI драйверов, (4) проверять статус привязки PV/PVC и емкость хранилища. Активация: когда пользователь упоминает «сбой хранилища», «存储故障», «PVC Pending», «PVC 挂载失败», «ошибка монтирования тома», «卷挂载错误», «диск EVS», «云硬盘», «сбой PV», «PV 异常», «ошибка CSI драйвера», «CSI 驱动异常», «диагностика хранилища», «FailedMount», «FailedAttachVolume»

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Huawei Cloud CCE Storage failure diagnosis skill using Python SDK disp…»

Huawei Cloud CCE Storage failure diagnosis skill using Python SDK dispatcher. Use this skill when the user wants to: (1) diagnose PVC Pending, volume mount failures, (2) analyze EVS disk issues, (3) diagnose storage class and CSI driver errors, (4) check PV/PVC binding status and storage capacity. Trigger: user mentions "storage failure", "存储故障", "PVC Pending", "PVC 挂载失败", "volume mount error", "卷挂载错误", "EVS disk", "云硬盘", "PV failure", "PV 异常", "CSI driver error", "CSI 驱动异常", "存储诊断", "FailedMount", "FailedAttachVolume"

ClawHub Agent Skills автор: shijingcheng v0.1.0 MIT-0 51 файл тело ≈ 4 575 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 20 ч назад

Навык диагностики сбоев хранилища Huawei Cloud CCE с использованием диспетчера Python SDK.

Как процесс B 74/100 · Почти готов — слабые места: повторный запуск

ИнтеграцияKubernetesРазработкаИнфраструктураДанные и аналитикатип 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
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
94
Качество 40%
92
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
74/100
Почти готов
Повторный запуск вес 4
30
Ошибки и развилки вес 10
50
Инструменты и файлы вес 18
60
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 · 6

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 6
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/huawei_cloud/aom.py:665
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
      AddO…ody,
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/huawei_cloud/aom.py:737
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
      body = AddO…ody(
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/huawei_cloud/aom.py:932
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
      Dele…ody,
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/huawei_cloud/aom.py:1336
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
      AddO…ody,
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/huawei_cloud/aom.py:1372
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
      body = AddO…ody(
    • низкая Опасные команды cmd-execpolicy-bypass SKILL.md:281
      Запуск PowerShell с обходом execution policy (в кавычках — упоминание, а не команда)
      - Windows: `skill action=exec: powershell -ExecutionPolicy Bypass -File skill://scripts/chec…ps1`
      в кавычках

    Просканировано файлов: 11. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "id"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 74/100

    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python, node), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4575 токенов
    • 100Шаги. Шагов: 65
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 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)
    • -31 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 10 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 524 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 27 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 65 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 92.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill is advertised as read-only storage diagnosis, but its shipped dispatcher exposes broad Huawei Cloud and Kubernetes administration actions, including destructive and credential-sensitive operations.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 17 июн. 2026 г.