SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC tui-tests

Используйте при написании, исправлении или проверке тестов, которые рендерят OpenTUI (testRender, createTestRenderer, createAppFixture) в packages/tui или packages/cli. Охватывает ожидание кадров (waitForFrame, waitFor, waitForVisualIdle, flush), запущенные и незапущенные рендеры, внедренные часы, ввод с клавиатуры и мыши, размеры терминала, очистку и общие пути, а также бюджет в 30 секунд. Также используйте, когда тест TUI завершается ошибкой "Timed out waiting for frame predicate after N passes", или когда файл теста tui медленный. Для тестов подпроцессов cli и сервисных тестов используйте навык unit-tests.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when writing, fixing, or reviewing tests that render OpenTUI (test…»

Use when writing, fixing, or reviewing tests that render OpenTUI (testRender, createTestRenderer, createAppFixture) in packages/tui or packages/cli. Covers frame waits (waitForFrame, waitFor, waitForVisualIdle, flush), started vs non-started renderers, injected clocks, mock keyboard and mouse input, terminal sizes, cleanup and shared paths, and the 30s budget. Also use when a TUI test fails with "Timed out waiting for frame predicate after N passes", or when a tui test file is slow. For cli subprocess and service tests, use the unit-tests skill.

Разбор skillemall

Скилл нацелен на тестирование OpenTUI: помогает писать и чинить тесты с testRender, createTestRenderer, createAppFixture. Охватывает ожидание фреймов (waitForFrame, waitFor, waitForVisualIdle, flush), работу с запущенными и незапущенными рендерерами, инжектированные часы, эмуляцию клавиатуры и мыши, размеры терминала, очистку и общие пути. Срабатывает и при ошибке «Timed out waiting for frame predicate after N passes».

Код прошёл проверки на B: качество 84, процесс 54. Критических и высоких проблем нет, линтер чист. Описание покрывает 3549 токенов инструкции — достаточно для разбора фреймворка. Файл один, скриптов нет. Поддержка всех основных платформ (Claude, Cursor, Copilot и прочие).

Ставить стоит, если вы пишете тесты для TUI в этих пакетах и натыкаетесь на таймауты фреймов. Для других сценариев — не поможет.

anomalyco/opencode Agent Skills автор: anomalyco MIT 1 файл тело ≈ 3 549 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 4 дн назад

Используйте при написании, исправлении или проверке тестов, которые рендерят OpenTUI (testRender, createTestRenderer, createAppFixture) в packages/tui или…

Как процесс C 54/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

АнализаторРазработкаИИ и агентытип 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
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
54/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: opencode

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: 1. 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 54/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 14, 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, web), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 41
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3549 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • low Ответ описан самодельной разметкой (3 тегов): типизированный вызов надёжнее

    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 551 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 41 пунктов
    • +4Есть примеры (0 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.