SKILLEMALL.ai
EN Войти

AB network-topology-discovery

Итеративное обнаружение сетевой топологии с использованием протоколов соседства CDP/LLDP, корреляции таблиц ARP/MAC и анализа таблиц маршрутизации. Многовендорное покрытие для Cisco IOS-XE/NX-OS, Juniper JunOS и Arista EOS с построением карты слой за слоем от смежности L2 до границ маршрутизации L3.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Iterative network topology discovery using CDP/LLDP neighbor protocols…»

Iterative network topology discovery using CDP/LLDP neighbor protocols, ARP/MAC table correlation, and routing table analysis. Multi-vendor coverage for Cisco IOS-XE/NX-OS, Juniper JunOS, and Arista EOS with layer-by-layer map building from L2 adjacency through L3 routing boundaries.

ClawHub Agent Skills автор: Vahagn Madatyan v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 3 673 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Итеративное обнаружение сетевой топологии с использованием протоколов соседства CDP/LLDP, корреляции таблиц ARP/MAC и анализа таблиц маршрутизации.

Как процесс B 69/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, отчётность по ходу

АнализаторИнфраструктуратип 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
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
89
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
69/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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: 4. 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 69/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 85Шаги. Шагов: 27, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3673 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

    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
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 284 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 22 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 27 пунктов
    • +4Есть примеры (19 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This is a legitimate network discovery guide, but it needs review because its read-only label conflicts with instructions that can change live network device configuration.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.