SKILLEMALL.ai

AC qa-patrol

Автоматизированное QA-тестирование веб-приложений с использованием локальной автоматизации браузера. Работает полностью на вашей машине — данные никуда не уходят, никаких облачных сервисов, никаких внешних серверов. Уровень 1 (smoke-тесты) требует только URL. Уровень 2 (тестирование аутентификации/оплаты) использует необязательные переменные среды для тестовых учетных данных. Уровень 3 (статический анализ, проверка БД) опционально читает локальные файлы и подключается к предоставленной пользователем базе данных. Поддерживает аутентификацию Supabase/Firebase, платежи Stripe, React Native Web, Next.js и SPA.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Automated QA testing for web apps using local browser automation. Runs…»

Automated QA testing for web apps using local browser automation. Runs entirely on your machine — no data leaves, no cloud services, no external servers. Level 1 (smoke tests) needs only a URL. Level 2 (auth/payment testing) uses optional env vars for test credentials. Level 3 (static analysis, DB checks) optionally reads local files and connects to a user-provided database. Supports Supabase/Firebase auth, Stripe payments, React Native Web, Next.js, and SPAs.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 9 файлов тело ≈ 2 979 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 2 дн назад

Автоматизированное QA-тестирование веб-приложений с использованием локальной автоматизации браузера.

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияSupabaseStripeFirebaseДанные и аналитикаРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
76
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
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

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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: 9. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 55/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 39
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2979 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

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 464 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 35 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 39 пунктов
  • +4Есть примеры (14 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.