SKILLEMALL.ai

AC enterprise-web-uat

Универсальный, абстрактный, безопасный для конфиденциальности процесс приемочного тестирования UAT для корпоративных веб-систем, административных бэкэндов SaaS, внутренних бизнес-платформ и многоролевых систем разрешений. Применяется для планирования, проектирования, выполнения, проверки, аудита и упаковки автоматизированного/полуавтоматизированного веб-UAT, с акцентом на матрицу отслеживания требований RTM, охват разрешений ролей, реальные доказательства, воспроизводимые дефекты, финальный уровень проверки и пакет поставки. Этот навык не содержит названий проектов, клиентских данных, учетных данных, URL-адресов или локальных путей, специфичных для проекта.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«面向企业 Web 系统、SaaS 管理后台、内部业务平台、多角色权限系统的通用、抽象、隐私安全 UAT 验收测试流程。适用于规划、设计、执行…»

面向企业 Web 系统、SaaS 管理后台、内部业务平台、多角色权限系统的通用、抽象、隐私安全 UAT 验收测试流程。适用于规划、设计、执行、复核、审计和打包自动化/半自动化 Web UAT,强调需求追踪矩阵 RTM、角色权限覆盖、真实证据、可复现缺陷、最终审核关卡和交付包。本 Skill 不包含任何项目专属业务名称、客户数据、凭证、URL 或本机路径。

ClawHub Agent Skills автор: JerryXn v1.0.3 MIT-0 7 файлов тело ≈ 1 353 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Универсальный, абстрактный, безопасный для конфиденциальности процесс приемочного тестирования UAT для корпоративных веб-систем, административных бэкэндов…

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
76
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
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.
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: 7. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 104
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1353 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 16. 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 178 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 20 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 104 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a structured UAT testing guide with privacy and safety boundaries, not an executable automation package.
LLM: benign (high) · 28 мая 2026 г.