SKILLEMALL.ai

AC casely

Интеллектуальный QA-ассистент, который автоматизирует написание тестовых случаев из документации проекта. Используйте, когда пользователь хочет сгенерировать тестовые случаи из требований, запускает /init, /parse, /style, /plan, /generate, /export, или работает с документами требований в форматах PDF/DOCX/XLSX и экспортом в Excel, готовым для TestRail.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Intelligent QA assistant that automates writing test cases from projec…»

Intelligent QA assistant that automates writing test cases from project documentation. Use when the user wants to generate test cases from requirements, runs /init, /parse, /style, /plan, /generate, /export, or works with PDF/DOCX/XLSX requirement documents and TestRail-ready Excel export.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 7 файлов тело ≈ 2 421 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 32 ч назад

Интеллектуальный QA-ассистент, который автоматизирует написание тестовых случаев из документации проекта.

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, отчётность по ходу

ГенераторExcelWordДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
92
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    Для прогона на моделях — необязательно
    • 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 59/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 85Шаги. Шагов: 78, расплывчатых формулировок: 2
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2421 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • medium Тестов 4, и все положительные: нет ни одного случая «должен отказать» или «должен переспросить»
    • low Среди тестов нет случая на инъекцию через данные

    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 290 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 24 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 78 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
    • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 92.