SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC qa-architecture-auditor

Выполняет анализ кодовой базы на уровне криминалистики и генерирует исчерпывающие отчеты о стратегии обеспечения качества и тестирования. Действует как независимый главный архитектор QA, старший аудитор безопасности программного обеспечения и аудитор ИТ-систем. Использует политику нулевого доверия (игнорирует существующие тесты) и охватывает все методологии тестирования: Black Box, White Box, ручное, автоматизированное, модульное, интеграционное, системное, функциональное, дымовое, санитарное, сквозное (E2E), регрессионное, API, целостность базы данных, производительность, безопасность, удобство использования, совместимость, доступность, локализация, приемочное и исследовательское тестирование. Используется, когда требуется полная, независимая стратегия тестирования с нуля для любого репозитория кода.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Perform forensic-level codebase analysis and generate comprehensive Qu…»

Perform forensic-level codebase analysis and generate comprehensive Quality Assurance and Testing Strategy Reports. Acts as Independent Principal QA Architect, Senior Software Security Auditor, and IT Systems Auditor. Uses zero-trust policy (ignores existing tests) and addresses all testing methodologies: Black Box, White Box, Manual, Automated, Unit, Integration, System, Functional, Smoke, Sanity, E2E, Regression, API, Database Integrity, Performance, Security, Usability, Compatibility, Accessibility, Localization, Acceptance, and Exploratory Testing. Use when needing a complete, independent testing strategy from scratch for any code repository.

ClawHub Agent Skills автор: ssshhh v1.1.0 MIT-0 10 файлов тело ≈ 1 529 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Выполняет анализ кодовой базы на уровне криминалистики и генерирует исчерпывающие отчеты о стратегии обеспечения качества и тестирования.

Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторРазработкаДанные и аналитикатип 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
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
91
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
52/100
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

    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 · 9

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 9
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/compliance-frameworks.md:26
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение) (определение детектора / чёрного списка)
      - **Security**: Security testing section covers OWASP Top 10, vulnerability scanning, penetration testing.
      детектор
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/compliance-frameworks.md:43
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение) (определение детектора / чёрного списка)
      - **Incident Management**: Security testing includes vulnerability scanning and penetration testing.
      детектор
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/methodologies.md:372
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      - Manual penetration testing at least annually or before major releases
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/methodologies.md:378
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      - **Authorization Flaws**: Horizontal privilege escalation (User A access User B data); Vertical privilege escalation (user access admin functions)
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/methodologies.md:393
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      - Penetration Testing: Manual with Burp Suite, custom scripts
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/risk-assessment.md:200
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      - **Critical**: Test exhaustively using all methodologies. Red team exercises. Penetration testing.
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/tooling-matrix.md:240
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      | | **Burp Suite** | Professional penetration testing | Manual + automated |
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/tooling-matrix.md:298
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      17. **Penetration Testing**: Annual or release-based manual testing
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security self-audit.md:241
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение) (определение детектора / чёрного списка)
      **Strategy:** Automated scanning, penetration testing, code reviews for OWASP Top 10, dependency vulnerability checks, and threat modeling.
      детектор

    Просканировано файлов: 10. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 52/100

    • 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
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, git, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 40
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1529 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • 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
    • -31 из 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 654 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 14 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 40 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a local codebase auditing skill with disclosed repository reads and local report writes, but its reports should be treated as advisory because its own sample output contains overconfident unsupported findings.
    LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.