SKILLEMALL.ai

BF ai-test-case-generator

Инструмент автоматической генерации тестовых случаев на основе ИИ. Основан на роли старшего архитектора тестирования, использует методы разбиения на классы эквивалентности, анализа сценариев, ортогонального разложения, перехода состояний и т. д. для генерации всестороннего набора тестовых случаев. Поддерживает вывод в формате Markdown и вызов интерфейса для преобразования в тестовые случаи Excel. Сценарии использования: (1) Генерация тестовых случаев на основе документации требований (2) Разработка функциональных тестовых случаев (3) Дополнение тестовых случаев для граничных значений и аномальных потоков (4) Генерация полного набора тестовых случаев без пропусков.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI 自动生成测试用例工具。基于高级测试架构师角色,使用等价类划分、场景分析法、正交分解、状态迁移等方法生成覆盖全面的测试用例集。支持输出…»

AI 自动生成测试用例工具。基于高级测试架构师角色,使用等价类划分、场景分析法、正交分解、状态迁移等方法生成覆盖全面的测试用例集。支持输出 Markdown 格式并调用接口转换为 Excel 测试用例。使用场景:(1) 根据需求文档生成测试用例 (2) 设计功能测试用例 (3) 补充边界值和异常流测试用例 (4) 生成零遗漏的测试用例集

ClawHub Agent Skills автор: LianWilliam v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 922 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Инструмент автоматической генерации тестовых случаев на основе ИИ.

Как процесс F 35/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: 如果有多个预期结果通过中文逗号","分隔,在一行输出多个预期结果, 链接地址

ГенераторДанные и аналитикаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
85/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
63
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
35/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: 如果有多个预期结果通过中文逗号","分隔,在一行输出多个预期结果, 链接地址
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 2. 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")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: 如果有多个预期结果通过中文逗号","分隔,在一行输出多个预期结果
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: 链接地址

Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: 如果有多个预期结果通过中文逗号","分隔,在一行输出多个预期结果, 链接地址
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 2 файла(ов): 如果有多个预期结果通过中文逗号","分隔,在一行输出多个预期结果, 链接地址
  • 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
  • 100Шаги. Шагов: 54
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 922 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 169 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 17 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 54 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 63.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill performs its stated test-case generation role, but its Excel export workflow automatically sends generated content to an external HTTP service without a clear consent step or secure transport.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.