SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC java-testcontainers

Пишите надежные интеграционные тесты на обычном Java с Testcontainers 2.x: жизненный цикл JUnit Jupiter, одиночные контейнеры, повторное использование, общие контейнеры, стратегии ожидания, сети, скрипты инициализации, Docker Compose, CI и настройка Docker/Podman. Используйте при добавлении или исправлении тестов Testcontainers, или при миграции с версии 1.x. Независимо от фреймворка.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Write reliable integration tests in plain Java with Testcontainers 2.x…»

Write reliable integration tests in plain Java with Testcontainers 2.x: JUnit Jupiter lifecycle, singleton containers, reuse, generic containers, wait strategies, networks, init scripts, Docker Compose, CI and Docker/Podman setup. Use when adding or fixing Testcontainers tests, or migrating from 1.x. Framework-neutral.

github/awesome-copilot Agent Skills автор: github 4 файла тело ≈ 1 417 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Пишите надежные интеграционные тесты на обычном Java с Testcontainers 2.x: жизненный цикл JUnit Jupiter, одиночные контейнеры, повторное использование, общие…

Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияDockerPostgreSQLРазработкаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: GitHub Copilot / VS Code Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
58/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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 58/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 85Шаги. Шагов: 19, расплывчатых формулировок: 2
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1417 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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 320 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 19 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.