BD component-fixtures
Используйте при создании или обновлении фикстур компонентов для тестирования скриншотов или их общей инфраструктуры, или при проектировании UI-компонентов, удобных для фикстур. Охватывает структуру файлов фикстур, темы, настройку сервисов, области видимости CSS, асинхронный рендеринг, проверку и распространенные ошибки.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when creating or updating component fixtures for screenshot testin…»
Use when creating or updating component fixtures for screenshot testing or their shared infrastructure, or when designing UI components to be fixture-friendly. Covers fixture file structure, theming, service setup, CSS scoping, async rendering, validation, and common pitfalls.
Скилл учит готовить фиксчуры для скриншот-тестов компонентов: структура файлов, темизация, сервисы, CSS-скоупинг, асинхронный рендер, валидация. Взял из VSCode — там такое действительно нужно. Оценки B-grade: качество 74%, процесс 44%. Критических ошибок нет, но текста мало (5 тыс. токенов), и скилл не запускали на моделях. Работает на всех платформах. Пригодится, если вы пишете компоненты с фиксчурами и хотите избежать стандартных ошибок. Ставить стоит — инструкция рабочая, но не ожидайте волшебства.
Используйте при создании или обновлении фикстур компонентов для тестирования скриншотов или их общей инфраструктуры, или при проектировании UI-компонентов…
Как процесс D 44/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- 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
- предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 5022 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
Процессный рейтинг: все десять параметров 44/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 17, без проверки текущего состояния
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (node), но во frontmatter они не объявлены
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5022 токенов
- 85Шаги. Шагов: 23, расплывчатых формулировок: 1
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- low Разделов верхнего уровня: 11. 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 277 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 33 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 23 пунктов
- +4Есть примеры (20 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.