SKILLEMALL.ai

BB webapp-qa-loop

Управление существующим исполняемым веб-приложением через реальный браузер для поиска и подтверждения функциональных дефектов, дефектов взаимодействия и пользовательского интерфейса, а также, только по запросу, их исправление, проверка изменений, развертывание в авторизованной среде и выполнение регрессионного тестирования после развертывания. Используйте для проверки функциональности путем кликов, дымового или регрессионного тестирования в браузере, проверки развернутой версии, проверки выпуска и работы по тестированию и исправлению в браузере. Не используйте для статического обзора кода, тестирования только API, модульного тестирования или автоматизированного E2E-тестирования, создания нового пользовательского интерфейса с нуля, критики только скриншотов, чистого аудита UX или визуального аудита, нативных приложений, выделенного тестирования безопасности или нагрузочного тестирования, или развертывания без QA в браузере.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Drive an existing runnable web application through a real browser to f…»

Drive an existing runnable web application through a real browser to find and evidence functional, interaction, and UI defects and, only when requested, repair them, validate changes, deploy to an authorized environment, and run post-deployment regression. Use for click-through QA, browser smoke or regression testing, deployed-version verification, release verification, and browser-based test-and-fix work. Do not use for static code review, API-, unit-, or automated-E2E-only testing, greenfield UI creation, screenshot-only critique, an explicitly pure UX or visual audit, native apps, dedicated security or load testing, or deployment without browser QA.

ClawHub Agent Skills автор: 刘白 v1.0.1 MIT-0 14 файлов тело ≈ 5 045 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Управление существующим исполняемым веб-приложением через реальный браузер для поиска и подтверждения функциональных дефектов, дефектов взаимодействия и…

Как процесс B 69/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, повторный запуск, отчётность по ходу

ИнтеграцияИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
76
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
69/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
Результат и критерий готовности вес 14
40
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Утечка данных средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».

Автору

Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • средняя Утечка данных intent-browser-credential-store references/browser-playbook.md:54
    Доступ к хранилищу паролей / cookies браузера (документация security-скилла)
    Do not capture passwords, OTPs, tokens, cookies, authorization headers, personal conversations, unrelated user data, or full production payloads. Redact or summarize sensitive fields.
    security-скилл

Просканировано файлов: 14. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 5045 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 69/100

  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 48, без проверки текущего состояния
  • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5045 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 75
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

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
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • -31 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
  • +3Длина description 660 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 18 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 75 пунктов
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (6 из 6)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed browser QA workflow that records local evidence and only allows repairs, delivery, deployment, or rollback when the user explicitly authorizes them.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 25 авг. 2026 г.