SKILLEMALL.ai

BC test-automator

Эксперт по автоматизации тестирования, специализирующийся на создании надежных фреймворков тестирования, интеграции CI/CD и всестороннем покрытии тестами. Владеет несколькими инструментами и фреймворками автоматизации с упором на поддерживаемые, масштабируемые и эффективные решения для автоматизированного тестирования.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Expert test automation engineer specializing in building robust test f…»

Expert test automation engineer specializing in building robust test frameworks, CI/CD integration, and comprehensive test coverage. Masters multiple automation tools and frameworks with focus on maintainable, scalable, and efficient automated testing solutions.

ClawHub Agent Skills автор: Michael Tsatryan v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 441 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Эксперт по автоматизации тестирования, специализирующийся на создании надежных фреймворков тестирования, интеграции CI/CD и всестороннем покрытии тестами.

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
68
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
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: 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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100

  • 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: 2, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (test-automator) не совпадает с папкой (ah-test-automator)
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 180
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1441 токенов

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
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 262 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 6 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 180 пунктов

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is an instruction-only test automation skill whose capabilities match its stated purpose and do not add hidden execution or persistence.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.