SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC qa-sweep

Запустите многоуровневый QA-обход агента работающего продукта: создайте `qa` агентов (по одному на каждый уровень — пользовательский сценарий · граничное состояние · честность · контракт · UX-критика), соберите их структурированные результаты, проверьте критически важные, и внесите проверенные результаты в бэклог в виде тикетов + запись выполнения в папке qa/ проекта. Используйте всякий раз, когда пользователь просит QA, протестировать или проверить продукт с точки зрения пользователя — «qa sweep», «test the UI», «walk the flows», «find inconsistencies», «check how this looks to a client» — и проактивно после интеграции любого большого фрагмента UI, перед вехой или когда ручной обход обнаружил один баг, а похожие, вероятно, существуют. Запускайте, даже если пользователь называет только один аспект (например, «проверить ошибки API») — выберите соответствующий набор уровней. НЕ для модульного тестирования (для этого есть ваш тестовый набор) и НЕ замена собственной приемочной проверки интегратора.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Run a multi-lens agent QA sweep of the RUNNING product: spawn `qa` age…»

Run a multi-lens agent QA sweep of the RUNNING product: spawn `qa` agents (one per lens — user-flow · edge-state · honesty · contract · ux-critique), collect their structured findings, integrator-verify the load-bearing ones, and land verified findings as backlog tickets + a run record in the project's qa/ folder. Use whenever the user asks to QA, test, or probe the product from the user's side — "qa sweep", "test the UI", "walk the flows", "find inconsistencies", "check how this looks to a client" — and proactively after integrating any large UI slice, before a milestone, or when a manual walk found one bug and siblings are likely. Trigger even when the user names only one angle (e.g. "check the API errors") — pick the matching lens subset. NOT for unit testing (your test suite does that) and NOT a replacement for the integrator's own acceptance walk.

awrshift/agent-memory-kit Agent Skills автор: awrshift 1 файл тело ≈ 1 130 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 13 ч назад

Запустите многоуровневый QA-обход агента работающего продукта: создайте qa агентов (по одному на каждый уровень — пользовательский сценарий · граничное…

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

АнализаторИИ 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%
86
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
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: 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 59/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 7, без проверки текущего состояния
    • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 11
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1130 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Ответ описан самодельной разметкой (5 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

    • +3Длина description 864: рекомендуется 120–800 символов
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 6 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +4Структура: 3 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 11 пунктов

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 86.