SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AB tdd-guide

Разработка по принципу «сначала тесты» и генерация тестов для Jest, Pytest, JUnit, Vitest или Mocha: red-green-refactor, фикстуры и моки, покрытие. Используйте, когда пользователь просит написать тесты (до или после кода), замаскировать зависимость или повысить покрытие.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Test-first development and test generation for Jest, Pytest, JUnit, Vi…»

Test-first development and test generation for Jest, Pytest, JUnit, Vitest or Mocha: red-green-refactor, fixtures and mocks, coverage gaps. Use whenever the user asks to write tests (before or after the code), mock a dependency or raise coverage.

alirezarezvani/claude-skills Agent Skills автор: alirezarezvani MIT 17 файлов · 8 скриптов тело ≈ 3 376 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 4 дн назад

Разработка по принципу «сначала тесты» и генерация тестов для Jest, Pytest, JUnit, Vitest или Mocha: red-green-refactor, фикстуры и моки, покрытие.

Как процесс B 70/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, повторный запуск

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
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
91
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
70/100
Почти готов
Повторный запуск вес 4
30
Результат и критерий готовности вес 14
40
Ошибки и развилки вес 10
55
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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 17. 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 70/100

    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
    • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 50
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3376 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • 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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 246 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 30 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 50 пунктов
    • +4Есть примеры (11 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
    • +3Все 8 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.