SKILLEMALL.ai

AC qa-quality-metrics

Используйте этот навык, когда руководство спрашивает "Каково качество на самом деле?", вам нужны количественные данные о качестве для принятия решений или вы хотите создать панель мониторинга качества для отслеживания тенденций. Навык разрабатывает метрики по четырем направлениям: качество процесса (процент утвержденных требований/покрытие тест-кейсами), качество результата (плотность багов/количество инцидентов на продакшене), эффективность (цикл тестирования/время регрессии) и состояние (процент прохождения автоматизации/стабильность среды). ⚠️ Цель метрик — не оценка, а выявление тенденций: если сообщать только о хороших новостях, метрики бесполезны. Сценарии использования: метрики качества, показатели качества, как измерить качество, панель мониторинга качества, данные о качестве, анализ тенденций, представление данных о качестве руководству.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«当管理层问"质量到底怎么样"、需要量化质量数据来做决策、或者想建立质量看板来跟踪趋势时使用此技能。从过程质量(需求评审通过率/用例覆盖度)、…»

当管理层问"质量到底怎么样"、需要量化质量数据来做决策、或者想建立质量看板来跟踪趋势时使用此技能。从过程质量(需求评审通过率/用例覆盖度)、结果质量(Bug 密度/线上事故数)、效率(测试周期/回归耗时)和健康度(自动化通过率/环境稳定性)四个维度设计度量指标。⚠️ 度量的目的不是打分,是发现问题趋势——如果只报喜不报忧,度量就没用了。 触发场景:质量度量、质量指标、怎么量化质量、质量看板、质量数据、趋势分析、向管理层展示质量数据时。 Use when the user asks about: test quality metrics and dashboards — process, result, efficiency, and health indicators for management reporting.

ClawHub Agent Skills автор: kokxi v1.8.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 257 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 14 дн назад

Используйте этот навык, когда руководство спрашивает "Каково качество на самом деле?", вам нужны количественные данные о качестве для принятия решений или вы…

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

ПроцедураДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
89
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

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 · 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: 9
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 257 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 364 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 6 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 9 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: 89.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a QA metrics guidance skill with no automatic execution or hidden data handling, though its optional unpinned install suggestion deserves caution.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 сент. 2026 г.