AC vision-testcase-generator
Навык генерации стандартизированных тестовых случаев для области машинного зрения (обработка изображений/визуальный контроль). Активируется, когда пользователь упоминает следующее: тестирование зрения, машинное зрение, обнаружение дефектов, AOI, визуальное позиционирование, измерение размеров, OCR/распознавание символов, считывание кодов (QR/штрих-код), 3D-зрение, промышленные камеры/объективы/источники света, алгоритмы обработки изображений, Halcon/OpenCV/VisionPro, коэффициент ложных срабатываний/пропусков, точность распознавания, пороговые значения, калибровка, требования к визуальному контролю, качество изображения, параметры камеры и т. д. для генерации тестовых случаев. Введите документ с требованиями (Markdown/PDF/Word/Excel) или описание требований, выведите структурированный файл Excel с тестовыми случаями, сгруппированный по модулям зрения, с цветовым кодированием приоритетов и строками разделения модулей. Неприменимо для: автомобильной/робототехнической/промышленной областей (используйте соответствующие навыки для этих областей), генерации скриптов автоматизированного тестирования, выполнения тестов.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«面向机器视觉（图像处理/视觉检测）领域的标准化测试用例生成技能。 当用户提到以下内容时触发：视觉测试、机器视觉、缺陷检测、AOI、视觉定位、…»
面向机器视觉（图像处理/视觉检测）领域的标准化测试用例生成技能。 当用户提到以下内容时触发：视觉测试、机器视觉、缺陷检测、AOI、视觉定位、尺寸测量、 OCR/字符识别、读码（二维码/条码）、3D 视觉、工业相机/镜头/光源、图像算法、 Halcon/OpenCV/VisionPro、误检率/漏检率、识别精度、阈值、标定、视觉检测需求、 图像质量、相机参数等需求的测试用例生成。 输入需求文档（Markdown/PDF/Word/Excel）或需求描述，输出按视觉模块分组的、 带优先级着色与模块分隔行的结构化 Excel 测试用例文件。 不适用于：车载/机器人/工业领域（请使用对应领域技能）、自动化测试脚本生成、测试执行。
Навык генерации стандартизированных тестовых случаев для области машинного зрения (обработка изображений/визуальный контроль).
Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — 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: 6. 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 53/100
- 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
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 56
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2738 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
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 314 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 33 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 56 пунктов
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.