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"
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
Чем это грозит
Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.
Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.
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.
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
- 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 · 6
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 6
-
средняя Опасные команды
cmd-privilegereferences/cli-installation-guide.md:30Повышение привилегий / права на запись для всехsudo mv aliyun /usr/local/bin/
-
средняя Опасные команды
cmd-privilegereferences/cli-installation-guide.md:45Повышение привилегий / права на запись для всехsudo mv aliyun /usr/local/bin/
-
средняя Опасные команды
cmd-privilegereferences/cli-installation-guide.md:58Повышение привилегий / права на запись для всехsudo mv aliyun /usr/local/bin/
-
средняя Опасные команды
cmd-privilegereferences/cli-installation-guide.md:71Повышение привилегий / права на запись для всехsudo mv aliyun /usr/local/bin/
-
средняя Опасные команды
cmd-pipe-to-shellSKILL.md:23Скачивание 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-literalSKILL.md:350Захардкоженный 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-longтело 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.