SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC playwright-qa

Инженерные рабочие процессы QA на базе Playwright. Используйте, когда QA-инженер просит разработать тестовые случаи по тикету, PRD или критериям приемки, решить, что автоматизировать, написать отчет об ошибке по результатам сбоя теста или трассировки, преобразовать ручные тестовые случаи (TestRail, Xray, CSV) в спецификации Playwright с отслеживанием ID случая или просмотреть код тестов Playwright и pull requests.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«QA engineering workflows on top of Playwright. Use when a QA engineer…»

QA engineering workflows on top of Playwright. Use when a QA engineer asks to design test cases from a ticket, PRD or acceptance criteria, decide what to automate, write a bug report from a failing test or trace, convert manual test cases (TestRail, Xray, CSV) into Playwright specs with case-ID traceability, or review Playwright test code and pull requests.

testdino-hq/playwright-skill Agent Skills автор: testdino-hq 5 файлов тело ≈ 375 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Инженерные рабочие процессы QA на базе Playwright.

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

ПроцедураPlaywrightДанные и аналитикаРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
80
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: 5. 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

    • 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: 1, без проверки текущего состояния
    • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (playwright-qa) не совпадает с папкой (qa)
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 7
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 375 токенов

    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
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 359 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 3 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 7 пунктов

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.