BD android-static-analyzer
Анализирует исходный код Android-проектов, используя LLM для генерации из разных аспектов предварительных знаний, необходимых для автоматизированного ИИ-тестирования, и упаковывает их для отправки на тестовую платформу. Основная ценность: позволяет ИИ-агенту тестирования знать «что тестировать, как утверждать и какие есть ловушки» перед запуском. Триггерные слова: «проанализируй мой Android-проект», «сгенерируй профиль тестирования», «пойми бизнес этого приложения», «извлеки предварительные знания для тестирования», «помоги мне проанализировать исходный код Android».
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«分析 Android 项目源码，用 LLM 从多维度生成 AI 自动化测试所需的先验知识文档，打包上报测试平台。核心价值：让 AI 测试 A…»
分析 Android 项目源码，用 LLM 从多维度生成 AI 自动化测试所需的先验知识文档，打包上报测试平台。核心价值：让 AI 测试 Agent 在运行前就知道「测什么、怎么断言、有哪些陷阱」。触发词：「分析我的 Android 项目」「生成测试画像」「理解这个 App 的业务」「提取测试先验知识」「帮我分析 Android 源码」
Анализирует исходный код Android-проектов, используя LLM для генерации из разных аспектов предварительных знаний, необходимых для автоматизированного…
Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100
- 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
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 28
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2664 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
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
- -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
- -32 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 169 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 20 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 28 пунктов
- +4Есть примеры (13 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 67.