SKILLEMALL.ai

AD setup-unit-test

Инициализация среды юнит-тестирования для фронтенд-проектов (поддерживает React/Vue/чистый TypeScript/Next.js) одним кликом с помощью ИИ. Автоматически определяет фреймворк проекта, устанавливает Vitest + Testing Library + MSW, генерирует конфигурационные файлы и встраивает пользовательские команды Claude Code для повторного использования в разных проектах. Сценарии активации: (1) Необходимо инициализировать юнит-тестирование в новом или существующем проекте. (2) Пользователь говорит «инициализировать юнит-тесты», «настроить тестовую среду» или «настроить юнит-тест». (3) Необходимо включить команды /gen-unit-test и другие команды генерации тестов ИИ в проекте. (4) Нужна одна команда для настройки тестовых конфигураций для нескольких технологических стеков (React/Vue/Next.js/TS).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«One-click initialization of an AI-driven unit testing environment for…»

One-click initialization of an AI-driven unit testing environment for frontend projects (supports React/Vue/pure TypeScript/Next.js). Automatically detects project framework, installs Vitest + Testing Library + MSW, generates config files, and injects Claude Code custom commands for cross-project reuse. Trigger scenarios: (1) Need to initialize unit testing in a new or existing project. (2) User says "initialize unit tests", "configure test environment", or "setup unit test". (3) Need to enable /gen-unit-test and other AI test generation commands in the project. (4) Need a single command to set up test configurations across multiple tech stacks (React/Vue/Next.js/TS).

ClawHub Agent Skills автор: alexjza v2.0.2 MIT-0 6 файлов тело ≈ 1 199 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Инициализация среды юнит-тестирования для фронтенд-проектов (поддерживает React/Vue/чистый TypeScript/Next.js) одним кликом с помощью ИИ. Автоматически…

Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
98/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
96
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
43/100
Процесс не доведён
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: 6. 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 43/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 25
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1199 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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

    • +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
    • +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 676 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 15 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 25 пунктов
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
    • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 96.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill transparently sets up frontend unit testing and its persistent project changes are disclosed and aligned with that purpose.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.