SKILLEMALL.ai
EN Войти

AB sql-optimization-patterns

Диагностика медленных SQL-запросов с планами запросов, сохранение результатов запросов и проверка индексации или изменений запросов на репрезентативных данных.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Diagnose slow SQL with query plans, preserve query results, and verify…»

Diagnose slow SQL with query plans, preserve query results, and verify indexing or query changes against representative data.

sickn33/agentic-awesome-skills Agent Skills автор: sickn33 MIT 2 файла тело ≈ 506 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 14 ч назад

Диагностика медленных SQL-запросов с планами запросов, сохранение результатов запросов и проверка индексации или изменений запросов на репрезентативных данных.

Как процесс B 75/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, отчётность по ходу

АнализаторРазработкаДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: 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) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
77
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
75/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Результат и критерий готовности вес 14
40
Когда включается вес 12
50
три самых слабых из десяти параметров · все десять
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: sql-optimization-patterns (sickn33/agentic-awesome-skills)

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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "risk"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "source"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "date_added"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 75/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 18
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 506 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

    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
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 125 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 18 пунктов

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.