SKILLEMALL.ai

AC browser-qa

Автоматизируйте визуальное тестирование и проверку взаимодействия с пользовательским интерфейсом. 4-этапная методология: дымовое тестирование (ошибки в консоли, статус сети, Web Vitals), тестирование взаимодействия (формы, аутентификация, пользовательские пути), визуальная регрессия (точки останова, темный режим), аудит доступности (WCAG AA, навигация с клавиатуры). Фразы активации: browser test, visual testing, UI verification, QA checklist, pre-ship testing.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Automate visual testing and UI interaction verification. 4-phase metho…»

Automate visual testing and UI interaction verification. 4-phase methodology: smoke test (console errors, network status, Web Vitals), interaction test (forms, auth, user journeys), visual regression (breakpoints, dark mode), accessibility audit (WCAG AA, keyboard nav). Trigger phrases: browser test, visual testing, UI verification, QA checklist, pre-ship testing.

ClawHub Agent Skills автор: Deonte Cooper v1.0.1 MIT-0 4 файла тело ≈ 702 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Автоматизируйте визуальное тестирование и проверку взаимодействия с пользовательским интерфейсом.

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, ошибки и развилки

АнализаторДанные и аналитикаИнфраструктураИсследованиятип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
91
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
62/100
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: 4. 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 62/100

    • 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
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 10
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 702 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

    • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 366 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 10 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (5 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

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

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a markdown-only browser QA checklist whose interaction testing is appropriate for its purpose, but users should run it with test accounts or staging sites.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.