SKILLEMALL.ai

AB test-scope-routing

Проверяйте маршруты по измененным границам и рискам, выбирая наименьшие достаточные проверки для кода, документации, пользовательского интерфейса, данных, аутентификации, синхронизации, сборки, безопасности и релизной работы. Используйте при принятии решений о командах тестирования, сокращении ненужных полных запусков, аудите уровней тестирования или документировании того, что было и не было проверено.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Route validation by changed boundaries and risk, choosing the smallest…»

Route validation by changed boundaries and risk, choosing the smallest sufficient checks for code, docs, UI, data, auth, sync, build, security, and release work. Use when deciding test commands, reducing unnecessary full-suite runs, auditing test layering, or documenting what was and was not verified.

ClawHub Agent Skills автор: Ward Lu v0.1.2 MIT-0 4 файла тело ≈ 1 396 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Проверяйте маршруты по измененным границам и рискам, выбирая наименьшие достаточные проверки для кода, документации, пользовательского интерфейса, данных…

Как процесс B 67/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, ошибки и развилки

АнализаторРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
85
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
67/100
Почти готов
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 67/100

    • 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
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 32
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1396 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние

    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
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 302 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 32 пунктов
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a documentation-only testing guide that helps agents choose proportionate validation steps and does not add hidden execution, persistence, or data access behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 10 сент. 2026 г.