SKILLEMALL.ai

AB functional-test-case-standard

Генерируйте и оценивайте функциональные тестовые случаи в соответствии со стандартизированными качественными параметрами. Используйте при создании тестовых случаев, проверке документов с тестовыми случаями, анализе качества тестовых случаев, оценке тестовых случаев или когда пользователь упоминает шаблоны тестовых случаев, оценку тестовых случаев, стандарты тестовых случаев или оценку качества тестовых случаев. Поддерживает форматы вывода Markdown и XMind mindmap с управлением версиями.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generate and evaluate functional test cases following standardized qua…»

Generate and evaluate functional test cases following standardized quality dimensions. Use when creating test cases, reviewing test case documents, analyzing test case quality, scoring test cases, or when the user mentions test case templates, test case evaluation, test case standards, or test case quality assessment. Supports Markdown and XMind mindmap output formats with version management.

ClawHub Agent Skills автор: zengzhaoyu2528 v1.0.2 MIT-0 4 файла тело ≈ 7 673 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Генерируйте и оценивайте функциональные тестовые случаи в соответствии со стандартизированными качественными параметрами.

Как процесс B 71/100 · Почти готов — слабые места: повторный запуск, отчётность по ходу

АнализаторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
77
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
71/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
Инструменты и файлы вес 18
60
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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 · 2

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 2
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token examples.md:117
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (тестовый файл / пример)
    | Case Name | Impr…yle |
    тестовый файл
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token reference.md:20
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    - **Bad name**: `Impr…yle` — lacks module tag, platform, and functional item structure
    в кавычках

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

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 7673 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 71/100

  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 21, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, node), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 7673 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 248, расплывчатых формулировок: 2
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 24. 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)
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 395 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 66 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 248 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (8 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a documentation-only skill for generating and evaluating functional test cases, with no hidden execution or data-access behavior found.
LLM: benign (high) · 28 мая 2026 г.