SKILLEMALL.ai

AC qa-execution-observation

Используйте этот навык, когда новички в тестировании не знают, на что обращать внимание во время выполнения тестов, или когда опытные тестировщики обнаруживают, что "тесты выполнены, но ничего не найдено". Выполнение тестов — это не "следуй инструкциям и смотри результат": вам нужно одновременно следить за функциональным поведением, ответами интерфейсов, ошибками в логах, рендерингом UI, целостностью данных и показателями производительности. Большинство ошибок обнаруживаются "случайно", а не в результате целенаправленного тестирования. После каждого цикла выполнения записывайте наблюдения и заполняйте "Фактический результат" и "Заключение" в таблице из 9 столбцов для тест-кейсов, чтобы замкнуть цикл выполнения, отмечая аномальные сигналы и проблемы, требующие дальнейшего отслеживания. ⚠️ Пример использования этого навыка может включать вызов внешних инструментов мониторинга/скриншотов, выполняйте в контролируемой среде. Сценарии использования: наблюдение за выполнением, наблюдение за логами, выполнение тестов, многократные наблюдения, аномалии при выполнении, отчет об наблюдениях, анализ аномалий в процессе выполнения.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«当测试新人不知道执行时应该关注什么、或者有经验的测试发现"执行完了但好像什么都没发现"时使用此技能。测试执行不是"按步骤操作看结果"——你需…»

当测试新人不知道执行时应该关注什么、或者有经验的测试发现"执行完了但好像什么都没发现"时使用此技能。测试执行不是"按步骤操作看结果"——你需要同时关注功能表现、接口响应、日志报错、UI 渲染、数据一致性、性能指标六路信号。大多数的 Bug 是被"不小心看到"的而非被测出来的。每轮执行后输出观察记录,在 9 列设计用例上回填「实际结果」与「结论」完成执行闭环,标注异常信号与待跟进问题。⚠️ 本技能示例可能调用外部监控/截图工具,请在受控环境执行。 触发场景:执行观察、观察日志、测试执行、多轮观察、执行异常、观察报告、需要分析执行过程异常时。 Use when the user asks about: observing test execution across six signal channels — functional behavior, API responses, logs, UI rendering, data consistency, and performance.

ClawHub Agent Skills автор: kokxi v1.8.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 677 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 12 дн назад

Используйте этот навык, когда новички в тестировании не знают, на что обращать внимание во время выполнения тестов, или когда опытные тестировщики…

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ИнтеграцияДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
94
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
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

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Широкие права средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Скилл просит больше прав, чем нужно для задачи: широкий доступ к инструментам, секретные переменные окружения, бинарные файлы. Каждое лишнее право расширяет ущерб при ошибке или взломе.

Автору

Сузьте allowed-tools и список переменных до минимума, замените бинарники на исходники или скрипты, которые можно прочитать.

Как улучшить

    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 · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • средняя Широкие права meta-broad-allowed-tools SKILL.md:1
      Заранее разрешены широкие инструменты: Bash
      allowed-tools: Read Grep Glob Bash

    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: 21
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 677 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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 447 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 21 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 94.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a QA test-execution observation guide with disclosed log and data inspection guidance and no hidden code, persistence, or exfiltration behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 сент. 2026 г.