SKILLEMALL.ai

AC fec-testing-strategy

Используйте при планировании или обзоре стратегии тестирования фронтенда, выборе правильного уровня тестирования по риску, сопоставлении покрытия статических проверок, модульных тестов, компонентных тестов, интеграционных тестов, E2E, визуального регрессионного тестирования Storybook, a11y, безопасности, производительности или проверок CI. Не используйте для написания отдельных компонентных/E2E тестов или простого выполнения существующих команд валидации; китайские триггеры включают 测试策略, 测试分层, 测试计划, 覆盖矩阵.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when planning or reviewing a frontend testing strategy, selecting…»

Use when planning or reviewing a frontend testing strategy, selecting the right test layer by risk, mapping coverage across static checks, unit tests, component tests, integration tests, E2E, Storybook/visual regression, a11y, security, performance, or CI gates. Do not use to write individual component/E2E tests or merely run existing validation commands; Chinese triggers include 测试策略, 测试分层, 测试计划, 覆盖矩阵.

ClawHub Agent Skills автор: Bovin Phang v2.5.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 318 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 6 ч назад

Используйте при планировании или обзоре стратегии тестирования фронтенда, выборе правильного уровня тестирования по риску, сопоставлении покрытия статических…

Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

АнализаторРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
57/100
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

    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 57/100

    • 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
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 25
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 318 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
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 406 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 5 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 25 пунктов

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a documentation-only frontend testing strategy skill with no executable code or hidden access requests.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 7 июн. 2026 г.