SKILLEMALL.ai
EN Войти

BB alibabacloud-pai-resource-group-management

Сквозное управление жизненным циклом Alibaba Cloud PAI ResourceGroup (пула ресурсов) через `aliyun paistudio`. Охватывает листинг / получение / создание / обновление / удаление ResourceGroups (общие вычислительные ECS или GPU Lingjun), проверку MachineGroups только для чтения и привязку/отвязку UserVpc. Используйте, когда пользователь просит перечислить / получить / создать / обновить / удалить группы ресурсов PAI, проверить группы машин, привязать/отвязать UserVpc или провести аудит мощности групп ресурсов. Триггерные фразы: "PAI resource group", "PAI resource pool", "Lingjun resource group", "create PAI resource group", "list PAI resource groups", "PAI machine group", "Lingjun resource group (灵骏资源组)", "PAI resource pool (PAI 资源池)", "PAI 资源组".

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«End-to-end Alibaba Cloud PAI ResourceGroup (resource pool) lifecycle m…»

End-to-end Alibaba Cloud PAI ResourceGroup (resource pool) lifecycle management via `aliyun paistudio`. Covers list / get / create / update / delete of ResourceGroups (general computing ECS or Lingjun GPU), read-only inspection of MachineGroups, and bind/unbind UserVpc. Use when the user asks to list / get / create / update / delete PAI resource groups, inspect machine groups, bind/unbind UserVpc, or audit resource-group capacity. Trigger phrases: "PAI resource group", "PAI resource pool", "Lingjun resource group", "create PAI resource group", "list PAI resource groups", "PAI machine group", "Lingjun resource group (灵骏资源组)", "PAI resource pool (PAI 资源池)", "PAI 资源组".

ClawHub Agent Skills автор: alibabacloud-skills-team v0.0.1 MIT-0 14 файлов тело ≈ 5 915 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 14 ч назад

Сквозное управление жизненным циклом Alibaba Cloud PAI ResourceGroup (пула ресурсов) через aliyun paistudio.

Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ПроцедураИИ и агентыИнфраструктураДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
74
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
65/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • низкая Опасные команды cmd-privilege references/cli-installation-guide.md:22
    Повышение привилегий / права на запись для всех (документация security-скилла)
    sudo mv aliyun /usr/local/bin/aliyun
    security-скилл

Просканировано файлов: 14. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 5915 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "domain"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "required_permissions"
  • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 30, 279, 281, 370): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

Процессный рейтинг: все десять параметров 65/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 44, без проверки текущего состояния
  • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, node), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5915 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 10, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (10 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
  • -224 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 7 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 674 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 25 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 10 пунктов
  • +4Есть примеры (14 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (12 из 12)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a clearly scoped Alibaba Cloud PAI resource-group management guide with strong safeguards for cloud changes.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 16 июн. 2026 г.