SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC mockhero

Генерирует реалистичные синтетические тестовые данные — реляционные JSON/CSV/SQL фикстуры, начальные данные и наборы данных для QA — через сервер MockHero MCP или REST API. Используйте, когда для задачи нужны фикстуры с мок-пользователями, заказами, счетами или начальные данные для нескольких таблиц с корректными внешними ключами вместо ручного написания фикстур или скриптов faker. Включает бесплатный предварительный просмотр 100 записей (без регистрации) и поток оформления заказа Polar без входа для оплачиваемого использования.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generate realistic synthetic test data — relational JSON/CSV/SQL fixtu…»

Generate realistic synthetic test data — relational JSON/CSV/SQL fixtures, seed data, and QA datasets — via the MockHero MCP server or REST API. Use when a task needs mock users, orders, invoices, or multi-table seed data with valid foreign keys instead of hand-writing fixtures or faker scripts. Includes a free 100-record preview (no signup) and a loginless Polar checkout flow for metered usage.

ClawHub Agent Skills автор: dinosaur24 v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 627 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 33 ч назад

Генерирует реалистичные синтетические тестовые данные — реляционные JSON/CSV/SQL фикстуры, начальные данные и наборы данных для QA — через сервер MockHero MCP…

Как процесс C 61/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторPostgreSQLMySQLИИ и агентыДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw 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) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
83
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
61/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 61/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 25
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1627 токенов

    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 398 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 25 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    MockHero appears to be a disclosed synthetic test-data generator with expected network, checkout, and API-key behavior and no evidence of hidden or destructive actions.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 9 июл. 2026 г.