BC qa-ai-blindspot-compensation
При генерации тестовых случаев ИИ имеет шесть системных слепых зон: временные зависимости, конфликты параллелизма, конкуренция ресурсов, накопление состояния, согласованность данных, различия в сторонних интеграциях. После проверки сгенерированных ИИ случаев необходимо использовать этот навык для устранения слепых зон — потому что ИИ почти наверняка их пропустит. Если вы чувствуете, что «чего-то не хватает, но вы не можете точно сказать, чего именно», то это ответ. Для каждого измерения слепых зон добавьте как минимум 2-3 сценария, всего 12-18 сценариев. Этот навык относится к набору навыков QA Test Skills (один из 49 навыков), для полного рабочего процесса необходимо установить полный набор: npx skills add Kokxi/qa-test-skills
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI在生成测试用例时存在六大系统性盲区：时序依赖、并发冲突、资源竞争、状态累积、数据一致性、第三方集成差异。评审完AI生成的用例之后，必须用…»
AI在生成测试用例时存在六大系统性盲区：时序依赖、并发冲突、资源竞争、状态累积、数据一致性、第三方集成差异。评审完AI生成的用例之后，必须用此技能做盲区补盲——因为AI几乎一定会漏掉这些。如果你心里觉得"好像还差点什么但说不上来"，这就是答案。每个盲区维度至少补2-3个场景，总补盲数12-18个。 本技能属于 QA Test Skills 技能集（49 个技能之一），完整工作流体验需安装全套：npx skills add Kokxi/qa-test-skills
При генерации тестовых случаев ИИ имеет шесть системных слепых зон: временные зависимости, конфликты параллелизма, конкуренция ресурсов, накопление состояния…
Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "slug" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "displayName" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "related_skills" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "references" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "input_format" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "output_format" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "depth_requirement_quantification" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "categories" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "error_recovery_guidance"
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. Инструменты объявлены во frontmatter
- 100Шаги. Шагов: 31
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 738 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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 233 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 18 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 31 пунктов
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.