BC qa-scenario-tree
Систематически преобразует результаты декомпозиции требований в четыре типа тестовых сценариев: основной путь, альтернативные пути, исключительные пути и бизнес-правила. Используйте этот навык, когда бизнес-процесс сложен, включает несколько переходов между страницами или изменений состояния, и необходимо обеспечить охват как основных, так и исключительных путей. Не ограничивайтесь только "нормальным процессом" — основная ценность дерева сценариев заключается в выявлении ветвей и исключительных путей, "когда пользователь может действовать не так, как вы ожидаете". Каждый сценарий должен иметь уникальный идентификатор (TC_{сокращение модуля сценария}_{сокращение функции}_{порядковый номер}) и быть связан с конкретным требованием. Этот навык относится к набору навыков QA Test Skills (один из 49 навыков), для полного рабочего процесса установите весь набор: npx skills add Kokxi/qa-test-skills
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«将需求解构的结果系统化转化为主路径、备选路径、异常路径、业务规则四类测试场景。当业务流程复杂、涉及多个页面跳转或状态变化、需要确保关键路径和…»
将需求解构的结果系统化转化为主路径、备选路径、异常路径、业务规则四类测试场景。当业务流程复杂、涉及多个页面跳转或状态变化、需要确保关键路径和异常路径都有覆盖时，应当使用此技能。不要只测"正常流程"——场景树的核心价值是暴露那些"用户可能不会按你预期操作"的分支和异常路径。每个场景都应有唯一ID（TC_{场景模块缩写}_{功能缩写}_{序号}）并关联回具体需求。 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 преобразует результаты декомпозиции требований в четыре типа тестовых сценариев: основной путь, альтернативные пути, исключительные пути и…
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: 0. 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 "input_format" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "output_format" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "depth_requirement_quantification" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "categories" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "error_recovery_guidance"
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: 66
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 954 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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 265 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 14 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 66 пунктов
- +4Есть примеры (7 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.