BC alibabacloud-pai-quota-management
Сквозное управление жизненным циклом квот Alibaba Cloud PAI через `aliyun paistudio` (CRUD квот, масштабирование, инспекция рабочей нагрузки) и `aliyun aiworkspace` (привязка квот к рабочим областям). Охватывает создание основных и дочерних квот, абсолютное масштабирование, обновление метаданных, удаление, перечисление рабочих нагрузок квот / активных пользовательских использований, а также прикрепление и открепление квот к рабочим областям PAI. Используйте, когда пользователь запрашивает перечисление / получение / создание / обновление / масштабирование / удаление квот PAI, инспекцию рабочих нагрузок квот или активных пользователей, или прикрепление / открепление квот к рабочей области. Триггерные фразы: «PAI quota», «create PAI quota», «scale PAI quota», «child quota», «quota tree», «bind quota to workspace», «list PAI quotas», «Lingjun quota», «PAI 资源配额», «Quota 扩缩容».
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«End-to-end Alibaba Cloud PAI Quota lifecycle management via `aliyun pa…»
End-to-end Alibaba Cloud PAI Quota lifecycle management via `aliyun paistudio` (Quota CRUD, scale, workload inspection) and `aliyun aiworkspace` (binding Quotas to Workspaces). Covers root and child quota creation, absolute scaling, metadata update, deletion, listing quota workloads / active user usages, plus attaching and detaching quotas to PAI workspaces. Use when the user asks to list / get / create / update / scale / delete PAI quotas, inspect quota workloads or active users, or attach / detach quotas to a workspace. Trigger phrases: "PAI quota", "create PAI quota", "scale PAI quota", "child quota", "quota tree", "bind quota to workspace", "list PAI quotas", "Lingjun quota", "PAI 资源配额", "Quota 扩缩容".
Сквозное управление жизненным циклом квот Alibaba Cloud PAI через aliyun paistudio (CRUD квот, масштабирование, инспекция рабочей нагрузки) и aliyun…
Как процесс C 61/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск
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 · 1
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 1
-
средняя Опасные команды
cmd-privilegereferences/cli-installation-guide.md:22Повышение привилегий / права на запись для всехsudo mv aliyun /usr/local/bin/aliyun
Просканировано файлов: 9. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 5562 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/ - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "domain" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "required_permissions"
Процессный рейтинг: все десять параметров 61/100
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 68, без проверки текущего состояния
- 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
- 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5562 токенов
- 85Шаги. Шагов: 6, расплывчатых формулировок: 3
- 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле
- low Ответ описан самодельной разметкой (22 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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -5В тексте остались TODO / заглушки
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 10 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 713 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 25 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 6 пунктов
- +4Есть примеры (12 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (7 из 7)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.