SKILLEMALL.ai

BF ai-test-engineer

Комплексный набор навыков для инженера по тестированию ИИ. Охватывает 7 этапов: анализ требований → проектирование тестов → ИИ-сотрудничество → автоматизация → мониторинг выполнения → измерение качества → специальные тесты, включающий 48 модулей экспертного уровня, позволяющих начинающим тестировщикам создавать тестовые случаи экспертного уровня. Триггерные слова: тестовые случаи, проектирование тестов, стратегия тестирования, анализ тестов, отчет о тестировании, тестирование интерфейсов, нагрузочное тестирование, тестирование безопасности, автоматизированное тестирование, ИИ-тестирование, измерение качества, анализ дефектов, регрессионное тестирование, тестирование совместимости, обзор тестов, оценка тестов, исследовательское тестирование, тестирование CI/CD, тестовые данные, тестовая среда, тестовое покрытие, эффективность тестирования, модель качества, ROI тестирования.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI测试工程师全生命周期技能集合。覆盖需求分析→测试设计→AI协作→自动化→执行监控→质量度量→专项测试7大阶段共48个专家级测试技能模块,…»

AI测试工程师全生命周期技能集合。覆盖需求分析→测试设计→AI协作→自动化→执行监控→质量度量→专项测试7大阶段共48个专家级测试技能模块,使初级测试人员输出专家级测试用例。触发词:测试用例、测试设计、测试策略、测试分析、测试报告、接口测试、性能测试、安全测试、自动化测试、AI测试、质量度量、缺陷分析、回归测试、兼容性测试、测试评审、测试估算、探索性测试、CI/CD测试、测试数据、测试环境、测试覆盖率、测试效率、质量模型、测试ROI。

ClawHub Agent Skills автор: bettermen v1.0.0 MIT-0 12 файлов тело ≈ 1 033 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 19 ч назад

Комплексный набор навыков для инженера по тестированию ИИ.

Как процесс F 35/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/phaseX-xxx.md

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
35/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/phaseX-xxx.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 12. 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")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/phaseX-xxx.md
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "agent_created"

Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/phaseX-xxx.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): references/phaseX-xxx.md
  • 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
  • 100Шаги. Шагов: 35
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1033 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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 219 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 16 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 35 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (7 из 7)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This appears to be a test-engineering guidance skill with expected automation behaviors, but users should scope it carefully around sensitive test data and artifacts.
LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 22 июн. 2026 г.