AD mindsdb-mcp-skill
Навык взаимодействия с сервером MindsDB MCP для запроса и управления более чем 200 корпоративными источниками данных с помощью естественного языка. Используйте этот навык, когда пользователю нужно запрашивать базы данных, анализировать данные, создавать модели ИИ, подключать источники данных (MySQL, PostgreSQL, MongoDB, Excel, CSV, Gmail, Slack и т. д.), выполнять SQL-запросы, делать прогнозы данных, создавать базы знаний (RAG), выполнять интеллектуальные запросы, извлекать документы или выполнять любые задачи, связанные с взаимодействием с базами данных. Даже если MindsDB не упоминается явно, используйте этот навык, когда речь идет об операциях с базами данных, анализе данных, запросах данных, создании баз знаний, ИИ-ответах или сценариях, требующих подключения нескольких источников данных.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«MindsDB MCP服务器交互技能，用于通过自然语言查询和操作200+企业级数据源。当用户需要查询数据库、分析数据、创建AI模型、连接数据…»
MindsDB MCP服务器交互技能，用于通过自然语言查询和操作200+企业级数据源。当用户需要查询数据库、分析数据、创建AI模型、连接数据源（MySQL、PostgreSQL、MongoDB、Excel、CSV、Gmail、Slack等）、执行SQL查询、进行数据预测、构建知识库（RAG）、智能问答、文档检索或任何与数据库交互的任务时使用此技能。即使没有明确提到MindsDB，只要涉及数据库操作、数据分析、数据查询、知识库构建、AI问答或需要连接多个数据源的场景，都应该使用此技能。
Навык взаимодействия с сервером MindsDB MCP для запроса и управления более чем 200 корпоративными источниками данных с помощью естественного языка.
Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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 Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenreferences/knowledge-base.md:570Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)- 多语言: `para…-v2`
в кавычках
Просканировано файлов: 16. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 303
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2417 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 13. Похоже на несколько доменов в одном скилле
- medium Тестов 20, и все положительные: нет ни одного случая «должен отказать» или «должен переспросить»
- low Среди тестов нет случая на инъекцию через данные
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 244 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 64 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 303 пунктов
- +4Есть примеры (6 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (9 из 9)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.