SKILLEMALL.ai
EN Войти

AC terraform-ai-skills

Используйте для массового управления Terraform модулями в большом масштабе — обновление провайдеров в репозиториях AWS, GCP, Azure или DigitalOcean, стандартизация рабочих процессов GitHub Actions, автоматизация семантических релизов, выполнение проверок безопасности или выполнение полных циклов обслуживания в 10–200+ репозиториях модулей.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when bulk-managing Terraform modules at scale — upgrading provider…»

Use when bulk-managing Terraform modules at scale — upgrading providers across AWS, GCP, Azure, or DigitalOcean repositories, standardizing GitHub Actions workflows, automating semantic releases, running security scans, or performing end-to-end maintenance cycles across 10–200+ module repositories

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 21 файл · 5 скриптов тело ≈ 958 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Используйте для массового управления Terraform модулями в большом масштабе — обновление провайдеров в репозиториях AWS, GCP, Azure или DigitalOcean…

Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, повторный запуск, отчётность по ходу

ПроцедураTerraformAWSGoogle CloudAzureИнфраструктуратип 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
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
97
Качество 40%
89
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
60/100
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

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 · 3

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 3
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SECURITY.md:128
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      ## Bug Bounty
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SECURITY.md:130
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      We currently do not offer a bug bounty program, but we deeply appreciate security researchers who responsibly disclose vulnerabilities. We will:

    Ещё 1 совпадений отнесены к цитатам в документации скилла по безопасности и не считаются находками.

    Просканировано файлов: 20. 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 60/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 16
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 958 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
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -33 из 3 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 298 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 13 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 16 пунктов
    • +4Есть примеры (5 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.