SKILLEMALL.ai

AC e2e-test-orchestrator

Сквозное (E2E) управление и выполнение тестов. Для запросов пользователя: разработка тест-кейсов, реализация автоматизированных скриптов на базе Playwright/Cypress, поиск элементов по исходному коду с возможностью использования распознавания изображений в качестве резерва, выполнение тестов, автоматическое исправление проблем со скриптами (например, локаторов или стратегий ожидания) и вывод структурированного отчета о тестировании.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«端到端(E2E)测试编排与执行。用于用户要求:设计测试用例、基于 Playwright/Cypress 实现自动化脚本、通过源码优先定位元素…»

端到端(E2E)测试编排与执行。用于用户要求:设计测试用例、基于 Playwright/Cypress 实现自动化脚本、通过源码优先定位元素并在必要时使用截图/图像识别兜底、执行测试、自动修复脚本问题(如定位器或等待策略)、并输出结构化测试报告。

ClawHub Agent Skills автор: Minjie.ZHOU v1.0.0 MIT-0 9 файлов · 3 скрипта тело ≈ 385 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Сквозное (E2E) управление и выполнение тестов.

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

ПроцедураPlaywrightDockerИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
75
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: 9. 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: 48
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 385 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 123 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 8 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 48 пунктов
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)
  • +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This is a coherent E2E testing skill, but its Docker runner has enough command and container authority that users should review it before installing.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.