SKILLEMALL.ai

AC post-dev-verification

Навык полной сквозной проверки после разработки. Автоматически активируется после того, как агент завершает задачу разработки. Выполняет проверку производственного уровня (модульное + интеграционное + сквозное) с философией "сначала реальное выполнение". Используйте, когда: (1) Задача разработки завершена и требует проверки, (2) Пользователь говорит "запустить тесты", "проверить", "валидировать", "проверка качества", (3) Пользователь говорит "交付", "验证", "跑测试", "质量检查", "验收", (4) Перед созданием PR или слиянием кода, (5) После реализации функций, исправлений ошибок или рефакторинга, (6) Пользователь спрашивает "это работает?", "можно ли это выпустить?", "это готово?". Охватывает: проектирование тестов (таксономия MFT/INV/DIR), метрики качества (4 уровня, 15 метрик), цикл исправлений на основе обратной связи, обнаружение антипаттернов, разделение видимых/скрытых тестов, генерация повторно используемых тестовых скриптов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Post-development full-stack verification skill. Automatically triggere…»

Post-development full-stack verification skill. Automatically triggered after Agent completes a development task. Executes production-level validation (unit + integration + E2E) with real-execution-first philosophy. Use when: (1) Development task is complete and needs verification, (2) User says "run tests", "verify", "validate", "quality check", (3) User says "交付", "验证", "跑测试", "质量检查", "验收", (4) Before creating PRs or merging code, (5) After implementing features, bug fixes, or refactoring, (6) User asks "does this work?", "can we ship this?", "is this ready?". Covers: test design (MFT/INV/DIR taxonomy), quality metrics (4 layers, 15 metrics), feedback-driven fix loop, anti-pattern detection, visible/hidden test separation, reusable test script generation.

ClawHub Agent Skills автор: LeoNardo-LB v1.0.1 MIT-0 7 файлов тело ≈ 4 037 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 5 дн назад

Навык полной сквозной проверки после разработки.

Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, повторный запуск

АнализаторРазработкаДанные и аналитикаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
97/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
93
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
60/100
Есть пробелы
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
Повторный запуск вес 4
30
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: 7. 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 60/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
    • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (node), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 70Ошибки и развилки. Развилок: 5
    • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4037 токенов
    • 85Шаги. Шагов: 80, расплывчатых формулировок: 2
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле

    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 7 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 767 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 36 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 80 пунктов
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (5 из 5)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 93.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a testing/verification skill with powerful but disclosed test-environment actions and no evidence of hidden code, exfiltration, or deceptive behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.