SKILLEMALL.ai

AC qa-scenario-tree

Систематически преобразуйте результаты декомпозиции требований в четыре типа тестовых сценариев: основной путь, альтернативный путь, исключительный путь и бизнес-правила. Используйте этот навык, когда бизнес-процесс сложен, включает переходы между несколькими страницами или изменения состояний, и необходимо обеспечить покрытие как основных, так и исключительных путей. Не тестируйте только "нормальный процесс" — основная ценность дерева сценариев заключается в выявлении ветвей и исключительных путей, где "пользователь может действовать не так, как вы ожидаете". Каждый сценарий должен иметь уникальный идентификатор (SC-{сокращение модуля}-{порядковый номер}) и быть связан с идентификатором требования (REQ-). Сценарии использования: построение сценариев, тестовые сценарии, дерево сценариев, проектирование сценариев, тестовые пути, покрытие сценариями, когда бизнес-процесс сложен и требует систематической проработки.

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。每个场景带唯一 ID(SC-{模块缩写}-{序号})并关联回需求 ID(REQ-)。 触发场景:构建场景、测试场景、场景树、场景设计、测试路径、场景覆盖、业务流程复杂需要系统化梳理时。 Use when the user asks about: building a test scenario tree — main path, alternate path, exception path, and data flow scenarios with traceable SC-/REQ- IDs.

ClawHub Agent Skills автор: kokxi v1.8.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 676 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 14 дн назад

Систематически преобразуйте результаты декомпозиции требований в четыре типа тестовых сценариев: основной путь, альтернативный путь, исключительный путь и…

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

Генератортип 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: 4. 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: 8
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 676 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 386 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 8 пунктов
    • +4Есть примеры (2 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 read-only QA scenario-tree helper with disclosed sensitive-data cautions; the main caution is an optional unpinned install command for a broader skill set.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 сент. 2026 г.