SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC acceptance-test

Помощник по приемочным испытаниям — проверка соответствия системы бизнес-требованиям и обеспечение качества поставки. Этот навык активируется, когда пользователю нужны следующие функции: (1) Проверка бизнес-требований (2) Тестирование пользовательских сценариев (3) Проверка критериев приемки (4) Поддержка приемочных испытаний заказчиком (5) Генерация отчета о приемке

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«验收测试助手 - 验证系统是否满足业务需求，确保交付质量。 当用户需要以下功能时触发此skill： (1) 业务需求验证 (2) 用户场景测…»

验收测试助手 - 验证系统是否满足业务需求，确保交付质量。 当用户需要以下功能时触发此skill： (1) 业务需求验证 (2) 用户场景测试 (3) 验收标准检查 (4) 客户验收支持 (5) 验收报告生成

ClawHub Agent Skills автор: shenmeng v1.0.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 193 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Помощник по приемочным испытаниям — проверка соответствия системы бизнес-требованиям и обеспечение качества поставки.

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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: 5. 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 59/100

  • 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
  • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 20
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 193 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)
  • +3Длина description 104: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 7 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 20 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill appears non-destructive, but its test runners can present random demo results as real acceptance validation.
LLM: suspicious (high) · 28 мая 2026 г.