SKILLEMALL.ai

CC Agentic Test Engineer

Автономная генерация тестов с помощью ИИ и самовосстанавливаемое обслуживание тестов. Генерирует модульные/интеграционные/E2E тесты, обнаруживает нестабильные тесты, автоматически исправляет сломанные селекторы и поддерживает тестовое покрытие. Создано для QA-инженеров и разработчиков. Ключевые слова: автоматизация тестирования с помощью ИИ, самовосстанавливающиеся тесты, автономное QA, генерация тестов, Playwright, Selenium, тестирование CI/CD, обнаружение нестабильных тестов, визуальное тестирование с помощью ИИ, тестовое покрытие, нативное QA на базе ИИ.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI-powered autonomous test generation and self-healing test maintenanc…»

AI-powered autonomous test generation and self-healing test maintenance. Generates unit/integration/E2E tests, detects flaky tests, auto-fixes broken selectors, and maintains test coverage. Built for QA engineers and developers. Keywords: AI test automation, self-healing tests, autonomous QA, test generation, Playwright, Selenium, CI/CD testing, flaky test detection, visual AI testing, test coverage, AI-native QA.

ClawHub Agent Skills автор: lingfeng-19 v1.0.2 MIT-0 2 файла тело ≈ 6 514 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 6 дн назад

Автономная генерация тестов с помощью ИИ и самовосстанавливаемое обслуживание тестов.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, согласованность, повторный запуск

ГенераторPlaywrightИИ и агентыРазработкаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
C
82/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
57
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Повторный запуск вес 4
30
Согласованность вес 8
40
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:26
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    penetration testing, performance/load engineering, accessibility conformance audits,

Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 6514 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 119, 340): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 8, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (Agentic Test Engineer) не совпадает с папкой (agentic-test-engineer)
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 6514 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 82, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • high Скилл велит модели самой совершать необратимое действие, без подтверждения человеком

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 417 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 23 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 82 пунктов
  • +4Есть примеры (13 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 57.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is an advisory testing assistant that drafts test code and QA guidance while explicitly avoiding execution, repository edits, CI access, or automatic uploads.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 28 сент. 2026 г.