SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BF codeception-skill

Генерирует тесты Codeception на PHP, охватывающие приемочные, функциональные и модульные тесты. Стиль BDD с паттерном Actor. Используйте, когда пользователь упоминает «Codeception», «$I->amOnPage», «$I->see», «Cest». Триггеры: «Codeception», «$I->amOnPage», «AcceptanceTester», «Codeception PHP», «Cest».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generates Codeception tests in PHP covering acceptance, functional, an…»

Generates Codeception tests in PHP covering acceptance, functional, and unit testing. BDD-style with Actor pattern. Use when user mentions "Codeception", "$I->amOnPage", "$I->see", "Cest". Triggers on: "Codeception", "$I->amOnPage", "AcceptanceTester", "Codeception PHP", "Cest".

LambdaTest/agent-skills Agent Skills автор: LambdaTest 4 файла тело ≈ 980 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 31 ч назад

Генерирует тесты Codeception на PHP, охватывающие приемочные, функциональные и модульные тесты.

Как процесс F 32/100 · Процесс не описан — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../shared/testmu-cloud-reference.md

ГенераторРазработкатип 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
B
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
82
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
32/100
Процесс не описан
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../shared/testmu-cloud-reference.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Шаги вес 15
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../shared/testmu-cloud-reference.md
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "languages"

Процессный рейтинг: все десять параметров 32/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../shared/testmu-cloud-reference.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): ../shared/testmu-cloud-reference.md
  • 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
  • 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
  • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 980 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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 7 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 279 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 11 заголовков
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 3)
  • +1Лицензия указана

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