AC alibabacloud-cadt-probe
Используйте службу зондирования CADT для обнаружения облачных ресурсов в учетной записи Alibaba Cloud. Используйте этот навык, когда пользователям необходимо: (1) Обнаружить существующие облачные ресурсы с помощью зондирования CADT (2) Составить инвентарную опись существующих ресурсов (3) Экспортировать список ресурсов для импорта архитектуры CADT (4) Понять распределение ресурсов в учетной записи (5) Запросить связанные ресурсы для конкретного ресурса (например, найти группы безопасности и vswitches, связанные с экземпляром ECS) Ключевые слова: зондирование ресурсов, зондирование CADT, зондирование, инвентаризация ресурсов, список ресурсов, просмотр облачных ресурсов, связанные ресурсы, ассоциированные ресурсы, взаимосвязи ресурсов
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use CADT probe service to discover cloud resources under an Alibaba Cl…»
Use CADT probe service to discover cloud resources under an Alibaba Cloud account. Use this skill when users need to: (1) Discover existing cloud resources via CADT probe (2) Inventory existing resource list (3) Export resource list for CADT architecture import (4) Understand resource distribution within an account (5) Query related/associated resources for a specific resource (e.g., find security groups and vswitches linked to an ECS instance) Trigger words: resource probe, CADT probe, probe, resource inventory, list resources, view cloud resources, related resources, associated resources, resource relationships
Используйте службу зондирования CADT для обнаружения облачных ресурсов в учетной записи Alibaba Cloud.
Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, повторный запуск, отчётность по ходу
Как улучшить
- 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 · 0
✓ Критических и высоких находок нет
Просканировано файлов: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет
Процессный рейтинг: все десять параметров 60/100
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, read, web), 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 4250 токенов
- 85Шаги. Шагов: 42, расплывчатых формулировок: 2
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- low Разделов верхнего уровня: 12. Похоже на несколько доменов в одном скилле
- low Ответ описан самодельной разметкой (3 тегов): типизированный вызов надёжнее
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
- +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 621 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 39 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 42 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (24 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 3)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 94.