SKILLEMALL.ai

BC sdk-java-e2e-test

Используйте этот навык при создании сквозного интеграционного теста Java SDK, основанного на YAML-снимке прокси-записи.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use this skill when creating a Java SDK surface-area E2E integration t…»

Use this skill when creating a Java SDK surface-area E2E integration test backed by a replay proxy YAML snapshot

Разбор skillemall

Скилл для E2E-тестирования Java SDK с помощью replay proxy и YAML-снимков. В файле 1767 токенов кода, критических проблем нет, качество 81 балл. Проверки пройдены, но процесс-скор только 51 — видимо, документация или примеры использования в порядке, а вот воспроизводимость или автоматизация хромают. На всех основных платформах работает (Claude, Cursor, Copilot, DeepSeek и другие). Для тех, кто пишет интеграционные тесты Java-библиотек и не хочет заморачиваться с моками — вполне пригодно.

Единственный минус: процесс-скор намекает, что скилл может потребовать ручной настройки под конкретный проект. Если готовы потратить время на адаптацию — берите, шаблон работает.

github/copilot-sdk Agent Skills автор: github MIT 1 файл тело ≈ 1 767 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Используйте этот навык при создании сквозного интеграционного теста Java SDK, основанного на YAML-снимке прокси-записи.

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияGitHubРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
81
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 1. 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 51/100

    • 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
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 8
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1767 токенов
    • low Ответ описан самодельной разметкой (5 тегов): типизированный вызов надёжнее

    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)
    • +3Длина description 112: рекомендуется 120–800 символов
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 8 пунктов
    • +4Есть примеры (5 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.