SKILLEMALL.ai

BD qa-testcase-generator

Создание структурированных тестовых случаев Excel из документации требований (Markdown/PDF/Word) или диаграмм изображений. Активируется, когда пользователь упоминает: создание тестовых случаев, написание тестовых случаев, извлечение тестовых сценариев из требований, создание тестов на основе документации требований/дизайна/интерфейса/диаграмм, отчеты о тестировании с группировкой по бизнес-доменам, тестовое покрытие, план тестирования. Вывод форматированного файла Excel с цветовой маркировкой приоритетов и разделителями модулей. Не применяется для: создания сценариев автоматизированного тестирования (Selenium/Playwright), выполнения тестовых прогонов, настройки тестовых фреймворков.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«从需求文档(Markdown/PDF/Word)或图片流程图中生成结构化 Excel 测试用例。 当用户提到以下内容时触发:生成测试用例、编…»

从需求文档(Markdown/PDF/Word)或图片流程图中生成结构化 Excel 测试用例。 当用户提到以下内容时触发:生成测试用例、编写测试用例、从需求提取测试场景、 根据需求文档/设计文档/接口文档/流程图生成测试、需要按业务域分组的测试报告、 测试覆盖、测试计划。输出带有优先级着色和模块分隔行的格式化 Excel 文件。 不适用于:生成自动化测试脚本(Selenium/Playwright)、执行测试运行、搭建测试框架。

ClawHub Agent Skills автор: kokxi v2.1.0 MIT-0 43 файла тело ≈ 2 307 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Создание структурированных тестовых случаев Excel из документации требований (Markdown/PDF/Word) или диаграмм изображений.

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторPlaywrightДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
71
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
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

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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: 39. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

  • 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 21
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2307 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
  • -215 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • -38 из 9 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 217 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 32 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 21 пунктов
  • +4Есть примеры (7 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (6 из 8)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill appears to be a normal QA helper that reads requirement documents and writes test-case reports, with no evidence of hidden network access or destructive behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 10 июл. 2026 г.