SKILLEMALL.ai
EN Войти

BC openclaw-aws-sre-report

Проверка работоспособности AWS SRE с FinOps — запрашивает CloudWatch, SQS DLQ и Cost Explorer, генерирует диагностику инцидентов на основе Bedrock (Contexto, Soluções, CTAs) и отправляет структурированный отчет в Telegram.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AWS SRE health check with FinOps — queries CloudWatch, SQS DLQ, and Co…»

AWS SRE health check with FinOps — queries CloudWatch, SQS DLQ, and Cost Explorer, generates a Bedrock-powered incident diagnosis (Contexto, Soluções, CTAs), and sends a structured report to Telegram.

ClawHub Agent Skills автор: Diego Vieira v1.0.2 MIT-0 10 файлов тело ≈ 1 124 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Проверка работоспособности AWS SRE с FinOps — запрашивает CloudWatch, SQS DLQ и Cost Explorer, генерирует диагностику инцидентов на основе Bedrock (Contexto…

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

АнализаторTelegramAWSИнфраструктуратип 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
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
62/100
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 · 2

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 2
  • низкая Утечка данных exfil-webhook-url src/reporter.ts:98
    URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес) (значение-заглушка)
    const resp = await fetch(`https://api.telegram.org/bot${token}/sendMessage`, {
    заглушка
  • низкая Утечка данных net-credential-use src/reporter.ts:98
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (хост вендора самого скилла; в кавычках — упоминание, а не команда)
    const resp = await fetch(`https://api.telegram.org/bot${token}/sendMessage`, {
    vendor-hostв кавычках

Просканировано файлов: 10. 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 62/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
  • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 13
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1124 токенов

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 200 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 10 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 13 пунктов
  • +4Есть примеры (5 блоков кода)

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill does what it advertises: reads AWS monitoring and cost data, uses Bedrock for incident summaries, and sends the report to Telegram.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.