SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC qa-execution-observation

Используйте этот навык, когда новый тестировщик не знает, на что обращать внимание при выполнении, или когда опытный тестировщик обнаруживает "выполнил, но как будто ничего не обнаружил". Тестирование — это не "следование шагам и просмотр результатов", вам нужно одновременно следить за функциональностью, ответами интерфейса, ошибками в логах, рендерингом UI, согласованностью данных и показателями производительности. Большинство багов обнаруживаются "случайно", а не в результате целенаправленного тестирования. После каждого цикла выполнения выводите запись наблюдений, отмечая аномальные сигналы и последующие вопросы для дальнейшей работы. ⚠️ Пример этого навыка может вызывать внешние инструменты мониторинга/скриншотов, выполняйте в контролируемой среде. Этот навык относится к набору навыков QA Test Skills (один из 49 навыков), для полного рабочего процесса требуется установка всего набора: npx skills add Kokxi/qa-test-skills

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，标注异常信号和后续需要跟进的问题。 ⚠️ 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。 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

ClawHub Agent Skills автор: kokxi v1.7.6 MIT-0 2 файла тело ≈ 730 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 31 ч назад

Используйте этот навык, когда новый тестировщик не знает, на что обращать внимание при выполнении, или когда опытный тестировщик обнаруживает "выполнил, но…

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

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
74
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

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

  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 · 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: 2. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "displayName"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "related_skills"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "input_format"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "output_format"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "error_recovery_guidance"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "categories"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "depth_requirement_quantification"

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: 55
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 730 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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 283 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 25 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 55 пунктов
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a QA testing checklist that asks the agent to observe test results, logs, UI behavior, data consistency, and performance in a controlled test environment.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 1 сент. 2026 г.