BA huawei-cloud-cce-workload-failure-diagnoser
Навык диагностики сбоев рабочих нагрузок Huawei Cloud CCE с использованием диспетчера Python SDK. Используйте этот навык, когда пользователь хочет: (1) диагностировать сбои развертывания/StatefulSet/DaemonSet, (2) анализировать нехватку реплик рабочей нагрузки и проблемы отката обновлений, (3) диагностировать сбои готовности, связанные с зондами (запуска, жизнеспособности, готовности), (4) определять, что создание ReplicaSet заблокировано квотой, допуском или отклонением вебхука, (5) обнаруживать проблемы с контрольной плоскостью (отставание observedGeneration), (6) комплексно проверять состояние рабочей нагрузки, события и метрики. Триггеры: пользователь упоминает "workload failure", "工作负载故障", "Deployment rollback", "Deployment 回滚", "rollout stuck", "发布失败", "replica unavailable", "副本不可用", "workload diagnosis", "工作负载诊断", "workload unavailable", "负载异常", "Service unreachable", "Service 不通", "probe failure", "探针失败", "ReplicaSet blocked", "ReplicaSet 阻塞", "observedGeneration lag", "控制面未观测"
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Huawei Cloud CCE workload failure diagnosis skill using Python SDK dis…»
Huawei Cloud CCE workload failure diagnosis skill using Python SDK dispatcher. Use this skill when the user wants to: (1) diagnose Deployment/StatefulSet/DaemonSet rollout failures, (2) analyze workload replica shortages and update rollback issues, (3) diagnose probe-related readiness failures (startup, liveness, readiness), (4) identify ReplicaSet creation blocked by quota, admission, or webhook rejection, (5) detect control-plane-not-observed issues (observedGeneration lag), (6) check workload status, events and metrics comprehensively. Trigger: user mentions "workload failure", "工作负载故障", "Deployment rollback", "Deployment 回滚", "rollout stuck", "发布失败", "replica unavailable", "副本不可用", "workload diagnosis", "工作负载诊断", "workload unavailable", "负载异常", "Service unreachable", "Service 不通", "probe failure", "探针失败", "ReplicaSet blocked", "ReplicaSet 阻塞", "observedGeneration lag", "控制面未观测"
Навык диагностики сбоев рабочих нагрузок Huawei Cloud CCE с использованием диспетчера Python SDK.
Как процесс A 80/100 · Дойдёт до конца — трудных мест не видно
Как улучшить
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- 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 · 7
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 7
-
низкая Опасные команды
cmd-execpolicy-bypassreferences/verification-method.md:8Запуск 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 -
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenscripts/huawei_cloud/aom.py:665Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)AddO…ody,
-
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenscripts/huawei_cloud/aom.py:737Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)body = AddO…ody(
-
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenscripts/huawei_cloud/aom.py:932Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)Dele…ody,
-
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenscripts/huawei_cloud/aom.py:1336Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)AddO…ody,
-
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenscripts/huawei_cloud/aom.py:1372Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)body = AddO…ody(
-
низкая Опасные команды
cmd-execpolicy-bypassSKILL.md:67Запуск 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: 12. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 5887 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/ - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "id"
Процессный рейтинг: все десять параметров 80/100
- 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 5887 токенов
- 85Шаги. Шагов: 63, расплывчатых формулировок: 2
- 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
- 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 894: рекомендуется 120–800 символов
- -31 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 16 примера фраз-триггеров в кавычках
- +4Структура: 27 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 63 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (10 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.