SKILLEMALL.ai
EN Войти

BD alibabacloud-alert-intent-router

Интеллектуальный инструмент маршрутизации оповещений Alibaba Cloud. Анализирует сообщения об оповещениях, извлекает ключевые параметры, запрашивает CMDB для получения связей ресурсов, классифицирует оповещения по намерениям и направляет их для диагностики базы данных, анализа сетевой доступности или диагностики экземпляров ECS, в конечном итоге генерируя отчет об анализе первопричин. Триггерные слова: "告警", "alert", "异常", "故障", "error", "网络不通", "端口异常", "使用率", "连接失败", "服务器连不上", "SSH超时", "CPU告警", "磁盘满", "数据库告警", "RDS告警", "PolarDB告警", "MongoDB告警", "数据库连接失败", "数据库CPU高".

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«阿里云告警智能路由技能。解析告警消息，提取关键参数，查询CMDB获取资源关系， 根据意图分类路由到数据库诊断、网络可达性分析或ECS实例诊断…»

阿里云告警智能路由技能。解析告警消息，提取关键参数，查询CMDB获取资源关系， 根据意图分类路由到数据库诊断、网络可达性分析或ECS实例诊断，最终生成根因分析报告。 触发词: "告警", "alert", "异常", "故障", "error", "网络不通", "端口异常", "使用率", "连接失败", "服务器连不上", "SSH超时", "CPU告警", "磁盘满", "数据库告警", "RDS告警", "PolarDB告警", "MongoDB告警", "数据库连接失败", "数据库CPU高".

ClawHub Agent Skills автор: alibabacloud-skills-team v0.0.1-beta.1 MIT-0 8 файлов тело ≈ 1 552 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Интеллектуальный инструмент маршрутизации оповещений Alibaba Cloud.

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураMongoDBИнфраструктуратип 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
B
80/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
80
Качество 40%
81
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Опасные команды средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.

Автору

Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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 · 4

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 4
  • средняя Опасные команды cmd-privilege references/cli-installation-guide.md:30
    Повышение привилегий / права на запись для всех
    sudo mv aliyun /usr/local/bin/
  • средняя Опасные команды cmd-privilege references/cli-installation-guide.md:45
    Повышение привилегий / права на запись для всех
    sudo mv aliyun /usr/local/bin/
  • средняя Опасные команды cmd-privilege references/cli-installation-guide.md:58
    Повышение привилегий / права на запись для всех
    sudo mv aliyun /usr/local/bin/
  • средняя Опасные команды cmd-privilege references/cli-installation-guide.md:71
    Повышение привилегий / права на запись для всех
    sudo mv aliyun /usr/local/bin/

Просканировано файлов: 8. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 10
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1552 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 12. 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 5 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 255 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 23 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 10 пунктов
  • +4Есть примеры (10 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (5 из 6)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This alert-routing skill mostly matches its stated purpose, but it includes under-scoped activation and a remote server command capability that users should review before installing.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.