SKILLEMALL.ai

BC alibabacloud-analyticdb-postgresql-ai-coaching-best-practice

Внедрите лучшие практики AI Coaching в AnalyticDB for PostgreSQL (ADBPG): Используйте проекты Supabase (управление данными обучения) + экземпляры ADBPG с векторной оптимизацией для создания систем коучинга на основе RAG, которые направляют пользователей через предметные рабочие процессы, принятие решений или развитие навыков. Использовать, когда: Пользователь хочет создать проекты Supabase (spb-xxx), экземпляры ADBPG (gp-xxx), векторные базы знаний или системы коучинга на основе RAG на ADBPG. Триггеры: «Supabase», «ADBPG», «vector database», «knowledge base», «RAG», «AI coaching», «coaching system», «spb-xxx», «gp-xxx»

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Implement AI Coaching best practices on AnalyticDB for PostgreSQL (ADB…»

Implement AI Coaching best practices on AnalyticDB for PostgreSQL (ADBPG): Leverage Supabase projects (training data management) + ADBPG instances with vector optimization to build RAG-driven coaching systems that guide users through domain-specific workflows, decision-making, or skill development. Use when: User wants to create Supabase projects (spb-xxx), ADBPG instances (gp-xxx), vector knowledge bases, or RAG-driven coaching systems on ADBPG. Triggers: "Supabase", "ADBPG", "vector database", "knowledge base", "RAG", "AI coaching", "coaching system", "spb-xxx", "gp-xxx"

ClawHub Agent Skills автор: alibabacloud-skills-team v0.0.2 MIT-0 9 файлов тело ≈ 5 679 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Внедрите лучшие практики AI Coaching в AnalyticDB for PostgreSQL (ADBPG): Используйте проекты Supabase (управление данными обучения) + экземпляры ADBPG с…

Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураSupabasePostgreSQLИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
78/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
74
Качество 40%
83
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
60/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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
  • 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/
  • средняя Опасные команды cmd-pipe-to-shell SKILL.md:23
    Скачивание и запуск удалённого кода с неизвестного хоста (pipe в shell) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    > run `curl -fsSL https://aliyuncli.alicdn.com/setup.sh | bash` to update,
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-password-literal SKILL.md:350
    Захардкоженный пароль / ключ (возможно, пример) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    > - Example: `Account: ai_c…_01, Password: Coach3Acc#2x9K` — Please confirm or provide your own.
    в кавычках

Просканировано файлов: 9. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 5679 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 60/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5679 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 21
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 5, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 11. 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 7 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 579 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 28 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 21 пунктов
  • +4Есть примеры (19 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (6 из 7)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This is a coherent Alibaba Cloud setup guide, but it gives an agent broad live-cloud authority and includes unsafe password-handling guidance that users should review carefully.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.