SKILLEMALL.ai

AB hologres-privileges

Управление привилегиями Hologres с использованием стандартной модели авторизации PostgreSQL (модель разрешений эксперта). Используйте для создания пользователей, предоставления/отзыва привилегий для схем/таблиц/столбцов/представлений, настройки привилегий по умолчанию для будущих объектов, диагностики проблем с разрешениями и планирования контроля доступа на основе ролей. Триггеры: «hologres权限», «hologres grant», «hologres revoke», «permission denied», «权限管理», «hologres privileges», «hologres authorization», «default privileges», «角色权限», «授权»

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Hologres privilege management using PostgreSQL standard authorization…»

Hologres privilege management using PostgreSQL standard authorization model (expert permission model). Use for creating users, granting/revoking Schema/table/column/view privileges, configuring default privileges for future objects, diagnosing permission issues, and planning role-based access control. Triggers: "hologres权限", "hologres grant", "hologres revoke", "permission denied", "权限管理", "hologres privileges", "hologres authorization", "default privileges", "角色权限", "授权"

ClawHub Agent Skills автор: francis v0.2.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 1 893 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Управление привилегиями Hologres с использованием стандартной модели авторизации PostgreSQL (модель разрешений эксперта).

Как процесс B 67/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, повторный запуск, отчётность по ходу

СправочникPostgreSQLИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
97/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
93
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
67/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
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: 6. 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 67/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 8, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 7
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1893 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

    • +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
    • +5В description 7 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 476 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 22 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 7 пунктов
    • +4Есть примеры (13 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 93.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a documentation-only Hologres permissions skill with powerful but disclosed admin SQL examples, not hidden or automatic behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.