SKILLEMALL.ai

BC deploy-k8s-cluster

Полностью с нуля, без подготовки, развертывание, настройка, создание, установка, доставка кластера Kubernetes (K8S). Используйте этот навык в следующих сценариях: (1) У пользователя нет кластера K8S, и он хочет развернуть его с нуля. (2) Пользователь хочет развернуть, настроить, создать, установить, доставить новую среду K8S. (3) Пользователь предоставляет серверные ресурсы (виртуальные/физические машины) и запрашивает проектирование архитектуры K8S, техническое решение, план развертывания, план приемки. (4) Пользователь может следовать инструкциям навыка, описанию навыка или использовать инструменты навыка для развертывания кластера K8S. (5) Устранение и решение проблем во время развертывания, доставки, установки (например, драйвер cgroup, сбой загрузки образа, проблемы с сетевым плагином и т. д.). (6) Генерация полной документации процесса доставки (проектирование архитектуры, план развертывания, график развертывания, отчет о доставке, обзор). Область применения: развертывание кластера Ubuntu на основе kubeadm. Не поддерживает k3s, управляемые K8S (EKS/AKS/TKE), CentOS/RHEL.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«全新地、从无到有、从零开始,部署、搭建、创造、构建、安装、交付 Kubernetes(K8S)集群。 当遇到以下场景时使用此技能: (1)…»

全新地、从无到有、从零开始,部署、搭建、创造、构建、安装、交付 Kubernetes(K8S)集群。 当遇到以下场景时使用此技能: (1) 用户当前没有 K8S 集群,希望从无到有、从零开始部署一套 (2) 用户希望部署、搭建、构建、创造、安装、交付一套新 K8S 环境 (3) 用户提供服务器资源(虚拟机/物理机),询问 K8S 架构设计、技术方案、部署规划、验收方案 (4) 用户可以按照技能引导、根据技能描述 或者 使用技能下的工具完成 K8S 集群的部署 (5) 排查并解决部署、交付、安装期间的问题(例如:cgroup driver、镜像拉取失败、网络插件问题等) (6) 生成交付全流程文档(架构设计、部署方案、部署计划、交付报告、复盘总结) 适用范围:基于 kubeadm 的 Ubuntu 集群部署。不支持 k3s、托管 K8S(EKS/AKS/TKE)、CentOS/RHEL。

ClawHub Agent Skills автор: qos v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 302 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Полностью с нуля, без подготовки, развертывание, настройка, создание, установка, доставка кластера Kubernetes (K8S).

Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникKubernetesИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
56/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 56/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 60
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1302 токенов
  • 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

  • +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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 400 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 26 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 60 пунктов
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This is a legitimate Kubernetes deployment guide, but it needs review because it asks for powerful SSH/root access and mixes ordinary cleanup with possible full cluster destruction.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.