SKILLEMALL.ai
EN Войти

AC finops

Экспертное руководство по FinOps (Cloud Financial Operations) для оптимизации облачных расходов, финансового управления и максимизации бизнес-ценности. Используйте для управления облачными расходами, биллинга AWS/Azure/GCP, распределения затрат, стратегий тегирования, Reserved Instances, Savings Plans, Committed Use Discounts, правильного подбора размера ресурсов, прогнозирования, бюджетирования, showback/chargeback, юнит-экономики, оценки зрелости FinOps, политик управления, обнаружения аномалий, оптимизации тарифов, оптимизации рабочих нагрузок, облачной устойчивости или любых вопросов по облачным финансовым операциям. Соответствует стандартам фреймворка FinOps.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Expert FinOps (Cloud Financial Operations) guidance for cloud cost opt…»

Expert FinOps (Cloud Financial Operations) guidance for cloud cost optimization, financial management, and business value maximization. Use for cloud cost management, AWS/Azure/GCP billing, cost allocation, tagging strategies, Reserved Instances, Savings Plans, Committed Use Discounts, rightsizing, forecasting, budgeting, showback/chargeback, unit economics, FinOps maturity assessment, governance policies, anomaly detection, rate optimization, workload optimization, cloud sustainability, or any cloud financial operations questions. Follows FinOps framework standards.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 7 файлов тело ≈ 5 128 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 32 ч назад

Экспертное руководство по FinOps (Cloud Financial Operations) для оптимизации облачных расходов, финансового управления и максимизации бизнес-ценности.

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, ошибки и развилки, повторный запуск

АнализаторAWSGoogle CloudAzureИнфраструктураДанные и аналитикатип 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
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
82
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
Есть пробелы
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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: 7. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 5128 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 55/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 31, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5128 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 172, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • low Разделов верхнего уровня: 12. 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

  • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 573 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 55 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 172 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (6 из 6)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.