AC qa-output-validation
Перед финальным выводом проведите последний раунд проверки сгенерированных тест-кейсов на предмет галлюцинаций: проверка фактов (существует ли указанный ID требования), проверка согласованности (нет ли противоречий между тест-кейсами), проверка исполнимости (можно ли выполнить шаги на практике), отслеживание источника (можно ли отследить каждый тест-кейс до конкретного требования). Используйте этот навык, когда тест-кейсы сгенерированы и готовы к выводу, но вы не уверены, не выдумал ли AI несуществующие функции или требования. Это финальный контроль качества всего рабочего процесса: в случае неудачной проверки необходимо вернуть список проблем и потребовать исправления, не пропуская этот шаг. Сценарии использования: проверьте вывод, проверьте на галлюцинации, правильный ли этот тест-кейс, подтвердите качество.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«在最终输出前对测试用例做最后一轮防幻觉验证：事实核查（引用的需求ID是否存在）、一致性检查（用例之间是否矛盾）、可执行性验证（步骤是否能实际…»
在最终输出前对测试用例做最后一轮防幻觉验证：事实核查（引用的需求ID是否存在）、一致性检查（用例之间是否矛盾）、可执行性验证（步骤是否能实际操作）、来源追溯（每个用例是否能追溯到具体需求）。当测试用例已经生成完毕、准备输出了，但你不确定AI有没有编造不存在的功能或需求时，应当使用此技能。这是整个工作流的最终质量守门——如果验证失败，必须返回问题清单要求修正，不得跳过。 触发场景：验证一下输出、检查有没有幻觉、这个用例对吗、确认一下质量、时。 Use when the user asks about: final anti-hallucination verification of generated test cases — fact checking, cross-case consistency, executability, and requirement traceability.
Перед финальным выводом проведите последний раунд проверки сгенерированных тест-кейсов на предмет галлюцинаций: проверка фактов (существует ли указанный ID…
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: 6
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 758 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 400 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 13 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 6 пунктов
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.