skill-tester
von alirezarezvaniskill-tester ist ein QA-Meta-Skill zum Validieren, Testen und Bewerten von claude-skills-Verzeichnissen. Mit den Python-stdlib-Tools prüfst du Struktur, Script-Syntax und -Laufzeit, Qualitätsbewertungen, Tier-Passung und optional die Sicherheitslage für Skill Testing Workflows.
Dieser Skill erreicht 82/100 Punkte und ist damit ein solider Listing-Kandidat für Directory-Nutzer, die im claude-skills-Ökosystem arbeiten. Er liefert konkrete Validierungs- und Bewertungs-Scripts, ausführbare Beispiele, Referenzen und erwartete Ausgaben, sodass ein Agent mehr leisten kann, als nur einem allgemeinen QA-Prompt zu folgen. Die wichtigste Einschränkung: Die Regeln sind ökosystemspezifisch und teilweise auf Legacy-Konventionen ausgerichtet. Nutzer sollten ihn daher installieren, wenn sie Skill-QA für diesen Repository-Stil benötigen, nicht als universelle Skill-Validierung.
- Starke Auslösbarkeit: Die Beschreibung macht klar, dass der Skill beim Erstellen, Prüfen, Hochstufen, Pre-commit-Gating oder CI-Testen von Skills eingesetzt werden soll.
- Operativ nützliche Tools: Enthält vier Python-Scripts für Strukturvalidierung, Script-Tests, Qualitätsbewertung und Sicherheitsbewertung, mit JSON-fähigen Ausgaben und Beispielreports.
- Guter Kontext für die Nutzung: Die Referenzen umfassen eine Qualitätsbewertungs-Rubrik, eine Spezifikation der Skill-Struktur und eine Matrix der Tier-Anforderungen, was Rätselraten durch den Agent reduziert.
- Auf die Konventionen des claude-skills-Repositorys ausgerichtet, einschließlich Legacy-Tier- und Zeilenzahlregeln; die Ergebnisse lassen sich daher möglicherweise nicht sauber auf andere Skill-Formate übertragen.
- In SKILL.md wird kein Installationsbefehl angegeben, und die README-Beispiele verwenden Pfade, bei denen Nutzer verstehen müssen, ob sie aus dem Skill-Verzeichnis oder aus dem Repo-Root heraus arbeiten.
Überblick über den skill-tester skill
Wofür skill-tester gedacht ist
skill-tester ist ein QA-Meta-Skill zum Validieren, Testen und Bewerten von Skills im claude-skills-Ökosystem. Der skill-tester skill ist hilfreich, wenn du einen neuen Skill entwickelst, einen vorhandenen Skill vor der Veröffentlichung prüfst, kontrollieren möchtest, ob ein Skill ein BASIC/STANDARD/POWERFUL-Tier-Ziel erreicht, oder wiederholbare Qualitäts-Gates in einen Repository-Workflow einbauen willst.
Für wen und welche Aufgaben er am besten passt
Der skill-tester skill eignet sich besonders für Skill-Autorinnen und -Autoren, Maintainer, Reviewer und Engineering-Teams, die mehr brauchen als ein subjektives „sieht gut aus“. Seine Kernaufgabe ist es, ein Skill-Verzeichnis in belastbare Hinweise zu übersetzen: Strukturkonformität, Zustand der Skripte, Qualitätsbewertung, Tier-Empfehlung und optional Sicherheitslage.
Was ihn von einem generischen Review-Prompt unterscheidet
Statt sich nur auf frei formulierte Kritik zu verlassen, enthält skill-tester Tools auf Basis der Python-Standardbibliothek, die Dateien prüfen und reproduzierbare Ergebnisse erzeugen. Die wichtigsten Tools sind skill_validator.py für die Struktur, script_tester.py für Python-Skripte, quality_scorer.py für gewichtetes Scoring und security_scorer.py für Sicherheitsprüfungen beziehungsweise Scoring mit --include-security.
Wichtiger Hinweis vor der Einführung
Das Repository weist darauf hin, dass einige Mindestanforderungen an Zeilenzahlen für Tiers aus Legacy-Skills stammen. Beim Erstellen neuer Skills solltest du SKILL.md nicht künstlich aufblähen, nur um ein Tier-Ziel zu erfüllen. Nutze skill-tester als QA- und Audit-Werkzeug und gleiche die Ergebnisse anschließend mit dem aktuellen Authoring-Standard deines Projekts ab.
So verwendest du den skill-tester skill
Installation von skill-tester und Repository-Kontext
Installiere den Skill aus dem Quell-Repository mit:
npx skills add alirezarezvani/claude-skills --skill skill-tester
Der Upstream-Skill liegt hier:
engineering/skills/skill-tester
Lies nach der Installation zuerst SKILL.md, um den genauen Workflow zu verstehen, und anschließend README.md für ausführbare Beispiele. Wenn du Scoring-Entscheidungen nachvollziehen möchtest, prüfe references/quality-scoring-rubric.md, references/skill-structure-specification.md und references/tier-requirements-matrix.md. Die Beispielausgabe in expected_outputs/sample_validation_report.json ist nützlich, um die Struktur maschinenlesbarer Ergebnisse zu sehen.
Die zentralen Checks vom Repo-Root ausführen
Die Skripte sind dafür gedacht, vom Repository-Root aus mit vollständigen Pfaden ausgeführt zu werden. Eine typische Nutzung von skill-tester sieht so aus:
python3 engineering/skills/skill-tester/scripts/skill_validator.py engineering/my-skill
python3 engineering/skills/skill-tester/scripts/script_tester.py engineering/my-skill --timeout 60 --json
python3 engineering/skills/skill-tester/scripts/quality_scorer.py engineering/my-skill --detailed --json
python3 engineering/skills/skill-tester/scripts/quality_scorer.py engineering/my-skill --detailed --include-security --json
Nutze JSON-Ausgaben, wenn du CI-Gates, Pre-Commit-Checks, Dashboards oder Vergleiche über die Zeit brauchst. Den menschenlesbaren Modus solltest du verwenden, wenn du einen Skill interaktiv reparierst.
Dem Agenten einen vollständigen Test-Prompt geben
Ein schwacher Prompt lautet: „Test my skill.“ Ein stärkerer Prompt für den skill-tester skill ist:
Use skill-tester to audit `engineering/skills/my-skill`.
Run structure validation, script testing with a 60 second timeout, detailed quality scoring, and security-inclusive scoring.
Return a prioritized fix list grouped by: blocking failures, quality improvements, security concerns, and optional polish.
Do not recommend padding documentation purely to satisfy legacy line-count thresholds.
Dieser Prompt funktioniert besser, weil er den Skill-Pfad, die auszuführenden Checks, den Timeout, das gewünschte Ausgabeformat und eine Richtlinie zur Interpretation der Tier-Regeln vorgibt.
Praktischer Workflow für bessere Ergebnisse
Beginne mit skill_validator.py, weil fehlende Dateien und fehlerhaftes Frontmatter spätere Bewertungen verfälschen können. Führe danach script_tester.py aus, um Syntax-, Import-, Laufzeit-, argparse- und Ausgabeformatprobleme zu finden. Verwende quality_scorer.py --detailed, nachdem die offensichtlichen Fehler behoben sind, denn die Verbesserungs-Roadmap ist deutlich hilfreicher, sobald der Skill strukturell valide ist. Ergänze --include-security, wenn Skripte Dateien, Subprozesse, Nutzereingaben, Zugangsdaten, Netzwerkaufrufe oder generierten Code berühren.
FAQ zum skill-tester skill
Ist skill-tester nur für dieses Repository gedacht?
Er ist für das claude-skills-Ökosystem geschrieben und setzt dessen Skill-Verzeichnisstil voraus, einschließlich SKILL.md, README.md, scripts/, optionalen assets/, references/ und expected_outputs/. Du kannst die Logik andernorts anpassen, aber die Scoring- und Tier-Annahmen sind keine universellen Standards für Softwarequalität.
Können Einsteiger skill-tester verwenden?
Ja, sofern sie Python-Skripte in einem Terminal ausführen können und Dateipfade verstehen. Die Tools nutzen die Python-Standardbibliothek, was den Setup-Aufwand reduziert. Einsteiger sollten mit jeweils einem Befehl beginnen und ihre Ergebnisse mit assets/sample-skill und expected_outputs/sample_validation_report.json vergleichen.
Worin unterscheidet sich skill-tester von Unit-Tests?
Unit-Tests prüfen in der Regel das Verhalten einer Anwendung. skill-tester prüft, ob ein Skill-Paket sauber aufgebaut, dokumentiert, skriptkompatibel, bewertbar und für das angestrebte Tier ausreichend sicher ist. Es ergänzt Tests, ersetzt aber keine domänenspezifischen Testfälle für die tatsächliche Geschäftslogik des Skills.
Wann sollte ich skill-tester nicht verwenden?
Verwende ihn nicht als alleinige Entscheidungsgrundlage für Projekte außerhalb von claude-skills, reine Prosa-Prompts oder Skills, die diesem Verzeichnismodell bewusst nicht folgen. Behandle außerdem die Buchstabennote nicht als Garantie für Produktqualität. Ein Skill kann strukturell gut abschneiden und trotzdem strategisch unnötig oder für deine Nutzerinnen und Nutzer schlecht geeignet sein.
So verbesserst du den skill-tester skill
skill-tester-Eingaben vor dem erneuten Lauf verbessern
Der schnellste Weg zu besseren skill-tester-Ergebnissen besteht darin, den Ziel-Skill leichter prüfbar zu machen. Stelle sicher, dass SKILL.md klares Frontmatter enthält, README.md ausführbare Beispiele bietet, Skripte argparse verwenden, Skripte einen Main Guard enthalten und erwartete Ausgaben reale Ergebnisstrukturen zeigen. Wenn dein Skill Abhängigkeiten oder externe Dienste nutzt, dokumentiere Setup und sicheres Fehlverhalten, bevor du ihn bewerten lässt.
Häufige Fehlermuster in der richtigen Reihenfolge beheben
Behandle Fehler in dieser Reihenfolge: fehlende Pflichtdateien, defekte Python-Syntax oder Imports, Skripte, die hängen bleiben oder versteckten Zustand benötigen, unklare Nutzungsbeispiele, schwache erwartete Ausgaben und erst danach Tier- oder Scoring-Feinschliff. Diese Reihenfolge ist wichtig, weil übergeordnete Qualitätsempfehlungen weniger verlässlich sind, wenn der Tester die Grundstruktur nicht ausführen oder parsen kann.
Scoring als Iterationsschleife nutzen
Bitte nach dem ersten skill-tester-Lauf um einen kompakten Maßnahmenplan statt um eine vollständige Neufassung:
Based on the latest skill-tester JSON reports, identify the smallest set of changes that would raise this skill from B to A-. Separate changes that affect actual usability from changes that only affect rubric compliance.
So bleibt die Arbeit auf nutzerseitig sichtbare Qualität ausgerichtet: klarere Aufrufe, sicherere Skripte, bessere Beispiele und vollständigere Referenzen.
Vorsichtig an die Standards deines Teams anpassen
Wenn deine Organisation strengere Anforderungen hat, passe die Skripte an, statt dich auf manuelle Reviews zu verlassen. Sinnvolle Erweiterungen sind benutzerdefinierte Mindest-Scores für CI, Sicherheits-Gates für Datei- oder Subprozessnutzung, zusätzliche Checks für erwartete Ausgaben und projektspezifische Dokumentationsregeln. Halte Änderungen transparent, indem du die relevante Referenz-Rubrik aktualisierst, damit künftige Reviewer verstehen, warum sich das skill-tester-Ergebnis geändert hat.