SKILLEMALL.ai

BC AI Test Strategy Architect

ИИ-помощник по стратегии тестирования и автоматизации — проектирование комплексных фреймворков тестирования, генерация тестовых случаев unit/integration/e2e, реализация автоматизации тестирования для web/mobile/API и создание конвейеров тестирования CI/CD. Охватывает разработку на основе тестов (TDD), разработку на основе поведения (BDD), тестирование на основе свойств и генерацию тестов с помощью ИИ. Создан для QA-инженеров, разработчиков программного обеспечения, руководителей тестирования и DevOps-команд, выпускающих надежное программное обеспечение. Ключевые слова: автоматизация тестирования, модульное тестирование, интеграционное тестирование, сквозное тестирование, TDD, BDD, тестирование CI/CD, Selenium, Playwright, Pytest, Jest, фреймворк тестирования, стратегия тестирования, обеспечение качества, 测试自动化, 单元测试, 集成测试, 端到端测试, 测试策略, 质量保障.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI-powered test strategy and automation assistant — design comprehensi…»

AI-powered test strategy and automation assistant — design comprehensive testing frameworks, generate unit/integration/e2e test cases, implement test automation for web/mobile/API, and build CI/CD testing pipelines. Covers Test-Driven Development (TDD), Behavior-Driven Development (BDD), property-based testing, and AI-augmented test generation. Built for QA engineers, software developers, test leads, and DevOps teams shipping reliable software. Keywords: test automation, unit testing, integration testing, e2e testing, TDD, BDD, CI/CD testing, Selenium, Playwright, Pytest, Jest, testing framework, test strategy, quality assurance, 测试自动化, 单元测试, 集成测试, 端到端测试, 测试策略, 质量保障.

ClawHub Agent Skills автор: lingfeng-19 v1.0.1 MIT-0 2 файла тело ≈ 5 666 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

ИИ-помощник по стратегии тестирования и автоматизации — проектирование комплексных фреймворков тестирования, генерация тестовых случаев unit/integration/e2e…

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, ошибки и развилки, согласованность

ИнтеграцияPlaywrightИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
84/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
60
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

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 ≈ 5666 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (AI Test Strategy Architect) не совпадает с папкой (ai-test-strategy-architect)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python, node), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5666 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 69
  • low Разделов верхнего уровня: 11. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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 675 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 27 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 69 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (17 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 60.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a documentation-only testing skill with expected examples for test automation, and it does not install code, persist changes, or run anything automatically.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 10 сент. 2026 г.