SKILLEMALL.ai

AC test-case-management

Создание и поддержка РУЧНЫХ и гибридных тестовых случаев и наборов в TestRail, Xray (Jira), Zephyr Scale и Qase. Охватывает структуру тестового случая (название, предварительные условия, шаги, ожидаемые результаты, тестовые данные), организацию наборов/разделов, массовое создание на основе пользовательских историй и критериев приемки, проверку неоднозначных шагов, загрузку/выгрузку через CSV/API для каждого инструмента, отслеживание требований и пробелов в покрытии, гигиену обзора и случаи, когда ручной тест должен перейти к автоматизации. Используйте, когда: «write a test case», «manual test case», «TestRail case», «Xray test», «Zephyr Scale case», «Qase case», «import CSV into TestRail», «lint these steps», «traceability report», «should this be automated». Не для: генерации автоматического ТЕСТОВОГО КОДА — для этого есть ai-test-generation. Выбор ЧТО ТЕСТИРОВАТЬ на уровне спринта — для этого есть test-planning. Связанные: ai-test-generation, test-planning, exploratory-testing, qa-project-context.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Author and maintain MANUAL and hybrid test cases and suites in TestRai…»

Author and maintain MANUAL and hybrid test cases and suites in TestRail, Xray (Jira), Zephyr Scale, and Qase. Covers test-case anatomy (title, preconditions, steps, expected results, test data), suite/section organization, bulk authoring from user stories and acceptance criteria, ambiguous-step linting, CSV/API import-export payloads per tool, requirement traceability and coverage gaps, review hygiene, and when a manual case should graduate to automation. Use when: "write a test case," "manual test case," "TestRail case," "Xray test," "Zephyr Scale case," "Qase case," "import CSV into TestRail," "lint these steps," "traceability report," "should this be automated." Not for: Generating automated TEST CODE — that is ai-test-generation. Sprint-level WHAT-to-test selection — that is test-planning. Related: ai-test-generation, test-planning, exploratory-testing, qa-project-context.

petrkindlmann/qa-skills Agent Skills автор: petrkindlmann MIT 4 файла тело ≈ 4 769 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 2 дн назад

Создание и поддержка РУЧНЫХ и гибридных тестовых случаев и наборов в TestRail, Xray (Jira), Zephyr Scale и Qase.

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

ИнтеграцияJiraДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
98/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
95
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
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: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 178): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

    Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100

    • 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
    • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4769 токенов
    • 85Шаги. Шагов: 47, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • low Разделов верхнего уровня: 16. Похоже на несколько доменов в одном скилле
    • 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

    • +3Длина description 889: рекомендуется 120–800 символов
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 10 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +4Структура: 24 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 47 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 95.