AC qa-ai-prompt-strategy
Выбирайте оптимальные шаблоны подсказок для управления ИИ при генерации высококачественных тестовых случаев в зависимости от различных целей тестирования и контекста. Когда качество тестовых случаев, сгенерированных ИИ, недостаточно высокое, слишком общее или недостаточно глубокое, проблема часто заключается не в ИИ, а в подсказке. Этот навык предоставляет структурированные шаблоны подсказок, внедряет результаты анализа из предыдущих шагов и выводит оптимизированные подсказки, включающие определение роли, спецификации формата вывода и ограничения. ⚠️ Это обязательный шаг рабочего процесса, его нельзя пропускать. Триггерные сценарии: Как спросить ИИ?, ИИ отвечает плохо, Спросить по-другому, Подсказка, Шаблон запроса, Оптимизация подсказки, Ролевая игра, Когда вывод ИИ слишком поверхностный и требуется большая глубина. Use when the user asks about: choosing or optimizing the prompt that drives test case generation — role definition, output format constraints, and injection of prior analysis results.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«根据不同的测试目标和上下文，选择最佳的提示词模式来驱动AI生成高质量的测试用例。当AI输出的测试用例质量不够好、太泛泛、或者深度不够时，问题…»
根据不同的测试目标和上下文，选择最佳的提示词模式来驱动AI生成高质量的测试用例。当AI输出的测试用例质量不够好、太泛泛、或者深度不够时，问题往往不在AI而在提示词。此技能提供结构化提示词模板，注入前面步骤产出的分析结果，输出包含角色定义、输出格式规范和约束条件的优化提示词。⚠️ 作为工作流的必过步骤，不得跳过。 触发场景：怎么问AI、AI回答不好、换个方式问、提示词、提问模板、提示词优化、角色扮演、AI输出太浅需要更深时。 Use when the user asks about: choosing or optimizing the prompt that drives test case generation — role definition, output format constraints, and injection of prior analysis results.
Выбирайте оптимальные шаблоны подсказок для управления ИИ при генерации высококачественных тестовых случаев в зависимости от различных целей тестирования и…
Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки
Как улучшить
- 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
✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет
Процессный рейтинг: все десять параметров 59/100
- 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
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
- 100Шаги. Шагов: 9
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 663 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
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 397 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 10 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 9 пунктов
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.