BC qa-boundary-deep-dive
Систематически выявляйте граничные условия по четырем измерениям: ввод, состояние, время и ресурсы. Настоящие ошибки часто кроются в местах, "не являющихся очевидными границами" — например, поле имени пользователя не протестировано на сверхдлинные Unicode-символы, оплата заказа совершена за 1 секунду до истечения времени ожидания, 1000 человек одновременно делают заказ. Используйте этот навык, когда вам нужно дополнить граничное тестирование, добавить граничные значения после разделения на классы эквивалентности, или когда интуиция подсказывает, что определенные границы могут вызвать проблемы. Каждое граничное условие должно быть помечено уровнем риска и иметь четкий ожидаемый результат. Применимо для любой системы с полями ввода, изменениями состояния, временными ограничениями или ограничениями ресурсов. Триггерные сценарии: Анализ границ, Граничные условия, Какие еще границы?, Граничные значения, Сканирование границ, Когда после разделения на классы эквивалентности требуется дополнительное тестирование граничных значений. Use when the user asks about: boundary value analysis across input, state, time, and resource dimensions — finding edge cases that the obvious boundary list misses.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«从输入、状态、时间、资源四个维度系统化识别边界条件。真正的 Bug 往往在"看起来不是边界"的地方——比如用户名字段没测超长 Unicode…»
从输入、状态、时间、资源四个维度系统化识别边界条件。真正的 Bug 往往在"看起来不是边界"的地方——比如用户名字段没测超长 Unicode、订单支付刚好在超时前1秒完成、1000人同时下单。当需要补充边界测试、等价类划分完成后需要补边界值、或者直觉告诉你某些边界可能有问题时，应当使用此技能。每个边界条件都需要标注风险等级并给出明确的预期结果。适用于任何有输入字段、状态变化、时间约束或资源限制的系统。 触发场景：边界分析、边界条件、还有什么边界、边界值、边界扫描、等价类划分完成后需要补充边界值测试时。 Use when the user asks about: boundary value analysis across input, state, time, and resource dimensions — finding edge cases that the obvious boundary list misses.
Систематически выявляйте граничные условия по четырем измерениям: ввод, состояние, время и ресурсы.
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: 4. 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: 8
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 528 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
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 418 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 7 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 8 пунктов
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.