SKILLEMALL.ai

AC render

Развертывание и эксплуатация приложений на Render (Blueprint + Dashboard в один клик, тот же поток, что и Codex render-deploy). Используйте, когда пользователь хочет развернуть, разместить или опубликовать приложение; создать или отредактировать render.yaml; добавить web, static, workers, cron, Postgres или Key Value; получить Blueprint deeplink для развертывания; запускать или проверять развертывания через API при установленном RENDER_API_KEY; подключать Render MCP через mcporter для прямого создания сервиса; или настраивать переменные среды, проверки работоспособности, масштабирование, предварительные просмотры и проекты.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Deploy and operate apps on Render (Blueprint + one-click Dashboard dee…»

Deploy and operate apps on Render (Blueprint + one-click Dashboard deeplink, same flow as Codex render-deploy). Use when the user wants to deploy, host, or publish an app; create or edit render.yaml; add web, static, workers, cron, Postgres, or Key Value; get the Blueprint deeplink to deploy; trigger or verify deploys via API when RENDER_API_KEY is set; connect Render MCP via mcporter for direct service creation; or configure env vars, health checks, scaling, previews, and projects.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 11 файлов тело ≈ 4 751 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 36 ч назад

Развертывание и эксплуатация приложений на Render (Blueprint + Dashboard в один клик, тот же поток, что и Codex render-deploy).

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, согласованность, повторный запуск

ГенераторPostgreSQLGitHubDockerGitLabИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
91
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
Есть пробелы
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

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Утечка данных средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».

Автору

Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.

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 · 5

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 5
    • средняя Утечка данных net-credential-use references/post-deploy-checks.md:37
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
      curl -s -H "Authorization: Bearer $RENDER_API_KEY" \
    • низкая Утечка данных net-credential-use references/post-deploy-checks.md:11
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (адрес назначения — известный публичный сервис; хост вендора самого скилла)
      curl -s -H "Authorization: Bearer $RENDER_API_KEY" "https://api.render.com/v1/services" | head -200
      известный сервисvendor-host
    • низкая Утечка данных net-credential-use references/post-deploy-checks.md:14
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (адрес назначения — известный публичный сервис; хост вендора самого скилла)
      curl -s -H "Authorization: Bearer $RENDER_API_KEY" "https://api.render.com/v1/services/<serviceId>/deploys?limit=1"
      известный сервисvendor-host
    • низкая Утечка данных net-credential-use SKILL.md:324
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (адрес назначения — известный публичный сервис; хост вендора самого скилла)
      curl -s -H "Authorization: Bearer $RENDER_API_KEY" "https://api.render.com/v1/services" | head -100
      известный сервисvendor-host
    • низкая Утечка данных net-credential-use SKILL.md:325
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (адрес назначения — известный публичный сервис; хост вендора самого скилла)
      curl -s -H "Authorization: Bearer $RENDER_API_KEY" "https://api.render.com/v1/services/{serviceId}/deploys?limit=1"
      известный сервисvendor-host

    Просканировано файлов: 11. 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 55/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 82, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (render) не совпадает с папкой (deploy-on-render)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python, node), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Шаги. Шагов: 78, расплывчатых формулировок: 5
    • 65Ошибки и развилки. Развилок: 3
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4751 токенов
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Разделов верхнего уровня: 32. Похоже на несколько доменов в одном скилле
    • low Ответ описан самодельной разметкой (3 тегов): типизированный вызов надёжнее

    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 487 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 39 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 78 пунктов
    • +4Есть примеры (12 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (6 из 6)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.