BD api-case-gen
Генератор тестовых случаев для проектирования универсальных API. Скрипт + режим совместной работы с ИИ: скрипт автоматически извлекает структурированные ограничения из спецификации OpenAPI и массово генерирует базовые тестовые случаи (ключ схемы + регулярные выражения), ИИ отвечает за чтение всех описаний на естественном языке для дополнения семантических ограничений, которые скрипт не может понять (наборы символов, составные правила, условные зависимости и т. д.). Обнаруживает условные зависимости между параметрами/связи значений/ограничения формата, выводит полную матрицу тестирования, охватывающую нормальный поток, аномальный поток, граничные значения, корреляцию параметров, проверку аутентификации, границы пагинации, цепочку жизненного цикла CRUD, а также утверждения по полям ответа. Скрипт выполняет массовую обработку, ИИ — понимание, оба необходимы, чтобы в конечном итоге достичь 100% покрытия ограничений. Используйте, когда пользователь упоминает проектирование API-тестирования, генерацию интерфейсных тестовых случаев, анализ покрытия тестов, матрицу тестирования, тестовые случаи для интерфейсного тестирования.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«通用 API 测试设计用例生成器。脚本 + AI 协作模式：脚本从 OpenAPI 规范自动提取 结构化约束并批量生成基础用例（schema…»
通用 API 测试设计用例生成器。脚本 + AI 协作模式：脚本从 OpenAPI 规范自动提取 结构化约束并批量生成基础用例（schema 键 + 正则），AI 负责阅读所有自然语言 description 补全脚本无法理解的语义约束（字符集、复合规则、条件依赖等）。 检测参数间条件依赖/值联动/格式约束，输出覆盖正常流、异常流、边界值、参数关联、 认证校验、分页边界、CRUD 生命周期链的完整测试矩阵，并带响应字段断言。 脚本做批量，AI 做理解，二者缺一不可，最终实现 100% 约束覆盖。 当用户提到 API 测试设计、接口用例生成、测试覆盖分析、测试矩阵、接口测试用例时使用。
Генератор тестовых случаев для проектирования универсальных API.
Как процесс D 48/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 48/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 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
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 101
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3388 токенов
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- low Разделов верхнего уровня: 13. 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
- +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 295 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 39 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 101 пунктов
- +4Есть примеры (9 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.