SKILLEMALL.ai

BC qa-input-validation

Перед началом рабочего процесса тестирования проверьте, содержит ли ввод пользователя действительное описание требований и достаточную контекстную информацию. Используйте этот навык для проверки полноты ввода, когда запрос пользователя на тестирование слишком расплывчат (например, просто "помоги мне протестировать", но не указано, что именно тестировать), или когда отсутствуют необходимые документы с требованиями или контекст. Если проверка ввода не удалась, необходимо вернуть список недостающей информации и попросить пользователя дополнить ее. Применяется как первый шаг перед запуском любого процесса проектирования тестирования. Этот навык является одним из 49 навыков в наборе QA Test Skills. Для полного рабочего процесса необходимо установить весь набор: npx skills add Kokxi/qa-test-skills

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«在测试工作流开始前检查用户输入是否包含有效的需求描述和足够的上下文信息。当用户的测试请求过于模糊(只说"帮我测试"却没说测什么)、缺少必要的…»

在测试工作流开始前检查用户输入是否包含有效的需求描述和足够的上下文信息。当用户的测试请求过于模糊(只说"帮我测试"却没说测什么)、缺少必要的需求文档或上下文时,应当使用此技能来验证输入完整性。如果输入验证失败,必须返回缺失信息清单要求用户补充。适用于启动任何测试设计流程的第一步。 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 ≈ 902 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 30 ч назад

Перед началом рабочего процесса тестирования проверьте, содержит ли ввод пользователя действительное описание требований и достаточную контекстную информацию.

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

Анализатортип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
69
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

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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 0. 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: 8
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 902 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 224 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 20 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 8 пунктов
  • +4Есть примеры (9 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a QA input-validation skill with some overbroad workflow wording, but no hidden execution, persistence, exfiltration, or destructive behavior was found.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 1 сент. 2026 г.