SKILLEMALL.ai

BD auto-test-assistant

Помощь в написании, отладке и оптимизации скриптов автоматизированного тестирования, поддержка основных фреймворков тестирования, таких как Selenium, Playwright, Pytest, Cypress, unittest, Jest, Appium, Locust. Используйте, когда пользователю нужно написать автоматизированный тест, отладить скрипт теста, проанализировать причину сбоя теста, сгенерировать отчет о тестировании, оптимизировать код теста или спросить о лучших практиках тестирования. Также подходит для сценариев, когда пользователь упоминает «написать тест», «скрипт теста», «автоматизированное тестирование», «test case», «unit test», «e2e test», «API-тестирование», «нагрузочное тестирование», «Page Object». Поддерживает генерацию кода в паттерне Page Object, конфигурации CI/CD, отчетов о тестировании Allure.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«帮助编写、调试和优化自动化测试脚本,支持 Selenium、Playwright、Pytest、Cypress、unittest、Jest、…»

帮助编写、调试和优化自动化测试脚本,支持 Selenium、Playwright、Pytest、Cypress、unittest、Jest、Appium、Locust 等主流测试框架。当用户需要编写自动化测试、调试测试脚本、分析测试失败原因、生成测试报告、优化测试代码、或询问测试最佳实践时使用此技能。也适用于用户提到"写测试"、"测试脚本"、"自动化测试"、"test case"、"unit test"、"e2e test"、"API测试"、"性能测试"、"Page Object"等场景。支持生成 Page Object 模式代码、CI/CD 配置、Allure 测试报告。

ClawHub Agent Skills автор: ShyLamb-token v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 3 668 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 22 ч назад

Помощь в написании, отладке и оптимизации скриптов автоматизированного тестирования, поддержка основных фреймворков тестирования, таких как Selenium…

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияPlaywrightGitHubGitLabРазработкаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
70
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
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

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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: 2. 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")

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 (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 41
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3668 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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -5В тексте остались TODO / заглушки
  • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 290 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 26 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 41 пунктов
  • +4Есть примеры (14 блоков кода)

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a coherent automation-testing helper skill with ordinary testing examples, but users should keep generated tests pointed at authorized non-production systems.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 28 июл. 2026 г.