BD visual-bug-hunter
Навык поиска и исправления визуальных ошибок. Срабатывает, когда пользователь описывает визуальные ошибки в графическом или веб-приложении (кнопка не нажимается, элементы перекрываются, компоновка нарушена, стиль некорректен), или когда ИИ неоднократно исправляет ошибки, но не может самостоятельно проверить результат, или когда требуется провести автоматизированное UI-тестирование приложения. С помощью замкнутого цикла, включающего визуальное восприятие скриншота + тестирование UI-взаимодействия + захват консоли + точное определение кода, ИИ может находить и исправлять ошибки, как человек, "глядя глазами + нажимая руками", и генерировать решения по исправлению кода в виде минимальных изменений (Diff), экономящих токены. Неприменимо для чисто серверных логических ошибок, проблем с базой данных или ошибок API без графического интерфейса.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«视觉 Bug 定位与修复 Skill。当用户描述 GUI App 或 Web App 存在视觉 Bug（按钮点不了、元素重叠、布局错位、样式…»
视觉 Bug 定位与修复 Skill。当用户描述 GUI App 或 Web App 存在视觉 Bug（按钮点不了、元素重叠、布局错位、样式异常），或 AI 反复修 Bug 但无法自检验证效果，或需要对应用进行 UI 自动化测试时触发。通过截图感知 + UI 交互测试 + 控制台捕获 + 代码精准定位的闭环流程，让 AI 像人一样"眼睛看 + 手点击"来发现和修复 Bug，并以省 token 的最小 Diff 方式生成代码修复方案。不适用于纯后端逻辑 Bug、数据库问题或无 UI 界面的 API 报错。
Навык поиска и исправления визуальных ошибок.
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: 3. 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") - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "install_type" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "env_vars" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "no_external_credentials" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "scope"
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
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python, node), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 17
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 834 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- low Разделов верхнего уровня: 10. 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 254 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 15 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 17 пунктов
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.