AC qa-requirement-review
Систематически оценивайте качество документов с требованиями по пяти параметрам: полнота, ясность, согласованность, тестируемость, реализуемость. Используйте, когда пользователь просит «проверить это требование», «посмотреть, как написано это PRD» или перед проектированием тестовых случаев необходимо сначала оценить качество требований. Если в самих требованиях есть проблемы (неясность/противоречие/невозможность тестирования), последующее проектирование тестов будет бесполезным. Не используйте только тогда, когда пользователь явно говорит «обзор требований» — любая задача, связанная с документами требований, должна сначала пройти обзор требований. Этот навык относится к набору навыков QA Test Skills (один из 49 навыков), для полного рабочего процесса необходимо установить полный набор: npx skills add Kokxi/qa-test-skills.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«从完整性、清晰性、一致性、可测试性、可实现性五个维度系统化评审需求文档质量。当用户要求"评审这份需求"、"看看这个PRD写得怎么样"、或者测…»
从完整性、清晰性、一致性、可测试性、可实现性五个维度系统化评审需求文档质量。当用户要求"评审这份需求"、"看看这个PRD写得怎么样"、或者测试用例设计前需要先评估需求质量时，应当使用此技能。如果需求本身有问题（模糊/矛盾/不可测试），后续的测试设计都是徒劳。不要只在用户明确说"需求评审"时才用——任何涉及需求文档的测试任务都应先过一遍需求评审。 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
Систематически оценивайте качество документов с требованиями по пяти параметрам: полнота, ясность, согласованность, тестируемость, реализуемость.
Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "slug" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "displayName" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "related_skills" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "references" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "input_format" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "output_format" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "error_recovery_guidance" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "categories" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное 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: 11
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 486 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 257 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 7 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 11 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 78.