AC qa-expert-review
Используйте этот навык, когда сгенерированные AI тест-кейсы прошли проверку и исправление недостатков и готовы к финальной проверке перед выпуском. Опытные тестировщики проводят выборочную ручную проверку AI-сгенерированных тест-кейсов, осуществляя финальный контроль по трем критериям: бизнес-валидность, полнота сценариев и исполнимость. ⚠️ При обнаружении системных проблем (например, пропуск ключевого модуля) необходимо отменить изменения и внести исправления, зафиксировав их в базе обратной связи для оптимизации Prompt. Экспертная оценка — это не формальность: обнаруженные проблемы должны быть полностью устранены. Сценарии использования: экспертная оценка, проверка тест-кейсов, обратная связь по коррекции, оценка тест-кейсов, проверка тест-кейсов, финальная проверка перед выпуском тест-кейсов.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«当 AI 生成的测试用例已经过输出评审和盲区补盲、准备终审上线时使用此技能。由资深测试对 AI 输出的用例做人工抽样校验，从业务有效性、场景…»
当 AI 生成的测试用例已经过输出评审和盲区补盲、准备终审上线时使用此技能。由资深测试对 AI 输出的用例做人工抽样校验，从业务有效性、场景完整性、可执行性三个维度做最后把关。⚠️ 如果发现系统性问题（比如遗漏了某个关键模块），需要回退修正并记录到 Prompt 优化反馈库。专家评审不是走形式——发现的问题必须闭环。 触发场景：专家评审、用例审查、校正反馈、评审用例、检查用例、终审、用例上线前需要终审时。 Use when the user asks about: final human-style review of AI-generated test cases before shipping, sampling for business validity, scenario completeness, and executability.
Используйте этот навык, когда сгенерированные AI тест-кейсы прошли проверку и исправление недостатков и готовы к финальной проверке перед выпуском.
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: 14
- 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 377 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 14 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.