BC alibabacloud-mtr-network-diagnosis-customer
Инструмент диагностики MTR по общедоступной сети. Поддерживает как ручное руководство, так и режимы автоматизации Cloud Assistant. Ручной режим направляет пользователей на запуск инструментов MTR локально (macOS/Linux/Android/Windows) и анализ снимков экрана с результатами. Автоматизированный режим удаленно выполняет диагностику mtr/ping/curl на экземплярах ECS через Alibaba Cloud Cloud Assistant. Применим к сбоям доступа к общедоступной сети, высокой задержке, потере пакетов, сбоям проверки работоспособности SLB, потере пакетов при исходящем NAT и т. д. Используйте этот навык, когда пользователи сталкиваются с проблемами сетевого подключения, нуждаются в диагностике качества общедоступной сети или анализе снимков экрана MTR.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Public network MTR diagnosis tool. Supports both manual guidance and C…»
Public network MTR diagnosis tool. Supports both manual guidance and Cloud Assistant automation modes. Manual mode guides users to run MTR tools locally (macOS/Linux/Android/Windows) and analyze result screenshots. Automated mode remotely executes mtr/ping/curl diagnostics on ECS instances via Alibaba Cloud Cloud Assistant. Applicable to public network access failures, high latency, packet loss, SLB health check failures, NAT outbound packet loss, etc. Use this skill when users encounter network connectivity issues, need to troubleshoot public network link quality, or analyze MTR screenshots.
Инструмент диагностики MTR по общедоступной сети.
Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается
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 · 3
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 3
-
низкая Утечка данных
net-credential-usescripts/check-write-operation.sh:74Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (определение детектора / чёрного списка)DECISION_REASON="Detected remote command execution API call (${keyword}). This will execute a script remotely on the ECS instance and requires user confirmation."детектор -
низкая Утечка данных
net-credential-usescripts/check-write-operation.sh:77Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (определение детектора / чёрного списка)DECISION_REASON="Detected write operation API call (${keyword}). This may modify cloud resource configuration and requires user confirmation."детектор -
низкая Опасные команды
cmd-privilegescripts/mtr_common.py:331Повышение привилегий / права на запись для всех (строковый литерал в коде, не выполняется)"linux": "curl -fsSL https://aliyuncli.alicdn.com/aliy…tgz | tar xz && sudo mv aliyun /usr/local/bin/",
строка в коде
Просканировано файлов: 9. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 6262 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
Процессный рейтинг: все десять параметров 62/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python, node), но во frontmatter они не объявлены
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 6262 токенов
- 85Шаги. Шагов: 64, расплывчатых формулировок: 2
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 5, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- 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: 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
- +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -31 из 5 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 599 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 45 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 64 пунктов
- +4Есть примеры (21 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.