skill-tester
por alirezarezvaniskill-tester es una meta-skill de QA para validar, probar y puntuar directorios claude-skills. Usa sus herramientas basadas en Python stdlib para revisar estructura, sintaxis y ejecución de scripts, calificaciones de calidad, ajuste de nivel y, de forma opcional, postura de seguridad en flujos de Skill Testing.
Esta skill obtiene 82/100, lo que la convierte en una candidata sólida para usuarios de directorios que trabajan dentro del ecosistema claude-skills. Ofrece scripts concretos de validación y puntuación, ejemplos ejecutables, referencias y salidas esperadas, de modo que un agente puede hacer algo más que seguir un prompt genérico de QA. La principal salvedad es que sus reglas son específicas del ecosistema y en parte orientadas a criterios heredados, por lo que conviene instalarla cuando se necesita QA de skills para este estilo de repositorio, no una validación universal de skills.
- Alta capacidad de activación: la descripción indica claramente usarlo al crear, auditar, promover, bloquear con pre-commit o probar skills en CI.
- Herramientas útiles en la práctica: incluye cuatro scripts de Python para validar estructura, probar scripts, puntuar calidad y puntuar seguridad, con salidas compatibles con JSON e informes de ejemplo.
- Buen contexto de apoyo: las referencias incluyen una rúbrica de puntuación de calidad, una especificación de estructura de skills y una matriz de requisitos por nivel, lo que reduce las conjeturas del agente.
- Está centrado en las convenciones del repositorio claude-skills, incluidas reglas heredadas de niveles y conteo de líneas, por lo que los resultados pueden no trasladarse bien a otros formatos de skills.
- SKILL.md no incluye un comando de instalación, y los ejemplos del README usan rutas que pueden exigir que el usuario entienda si está ejecutando desde el directorio de la skill o desde la raíz del repo.
Descripción general de la skill skill-tester
Para qué sirve skill-tester
skill-tester es una meta-skill de QA para validar, probar y puntuar skills dentro del ecosistema claude-skills. Resulta útil cuando estás creando una skill nueva, auditando una skill existente antes de publicarla, comprobando si una skill cumple un objetivo de nivel BASIC/STANDARD/POWERFUL, o añadiendo controles de calidad repetibles al flujo de trabajo de un repositorio.
Usuarios y trabajos para los que encaja mejor
La skill skill-tester está pensada para autores, mantenedores, revisores y equipos de ingeniería que necesitan algo más que una revisión subjetiva del tipo “se ve bien”. Su función principal es convertir un directorio de skill en evidencia accionable: cumplimiento estructural, estado de los scripts, calificación de calidad, recomendación de nivel y, opcionalmente, postura de seguridad.
Qué la diferencia de un prompt genérico de revisión
En lugar de depender solo de una crítica en formato libre, skill-tester incluye herramientas basadas en la biblioteca estándar de Python que inspeccionan archivos y producen resultados repetibles. Las herramientas principales son skill_validator.py para la estructura, script_tester.py para scripts de Python, quality_scorer.py para puntuación ponderada y security_scorer.py para comprobaciones de seguridad o puntuación con --include-security.
Advertencia importante antes de adoptarla
El repositorio señala que algunos mínimos de líneas por nivel reflejan skills heredadas. Para crear skills nuevas, no rellenes SKILL.md artificialmente solo para cumplir un objetivo de nivel. Usa skill-tester como herramienta de QA y auditoría, y luego contrasta sus hallazgos con el estándar de autoría actual que utilice tu proyecto.
Cómo usar la skill skill-tester
Instalación de skill-tester y contexto del repositorio
Instala la skill desde el repositorio fuente con:
npx skills add alirezarezvani/claude-skills --skill skill-tester
La skill upstream se encuentra en:
engineering/skills/skill-tester
Después de instalarla, lee primero SKILL.md para conocer el flujo de trabajo exacto y luego README.md para ver ejemplos ejecutables. Si necesitas entender las decisiones de puntuación, revisa references/quality-scoring-rubric.md, references/skill-structure-specification.md y references/tier-requirements-matrix.md. La salida de ejemplo en expected_outputs/sample_validation_report.json sirve para ver la forma de los resultados legibles por máquina.
Ejecuta las comprobaciones principales desde la raíz del repositorio
Los scripts están diseñados para ejecutarse desde la raíz del repositorio usando rutas completas. Un uso típico de skill-tester se ve así:
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
Usa la salida JSON cuando quieras integrarla en controles de CI, comprobaciones pre-commit, paneles o comparaciones a lo largo del tiempo. Usa el modo legible para humanos cuando estés corrigiendo una skill de forma interactiva.
Dale al agente un prompt de prueba completo
Un prompt débil sería: “Test my skill.” Un prompt más sólido para la skill skill-tester sería:
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.
Este prompt funciona mejor porque proporciona la ruta de la skill, las comprobaciones que deben ejecutarse, el tiempo límite, el formato de salida deseado y una restricción de política para interpretar las reglas de nivel.
Flujo de trabajo práctico para obtener mejores resultados
Empieza con skill_validator.py, porque los archivos faltantes y un frontmatter mal formado pueden hacer que la puntuación posterior sea ruidosa. Después ejecuta script_tester.py para detectar problemas de sintaxis, imports, ejecución, argparse y formato de salida. Usa quality_scorer.py --detailed una vez corregidos los fallos evidentes, porque su hoja de ruta de mejoras es más útil cuando la skill ya es estructuralmente válida. Añade --include-security cuando los scripts toquen archivos, subprocesses, entrada de usuario, credenciales, llamadas de red o código generado.
Preguntas frecuentes sobre la skill skill-tester
¿skill-tester es solo para este repositorio?
Está escrita para el ecosistema claude-skills y asume ese estilo de directorio de skill, incluidos SKILL.md, README.md, scripts/, y opcionalmente assets/, references/ y expected_outputs/. Puedes adaptar la lógica a otros entornos, pero las suposiciones de puntuación y de niveles no son estándares universales de calidad de software.
¿Pueden usar skill-tester las personas principiantes?
Sí, si pueden ejecutar scripts de Python desde una terminal y entienden rutas de archivos. Las herramientas usan la biblioteca estándar de Python, lo que reduce la fricción de configuración. Quienes estén empezando deberían ejecutar un comando a la vez y comparar sus resultados con assets/sample-skill y expected_outputs/sample_validation_report.json.
¿En qué se diferencia skill-tester de las pruebas unitarias?
Las pruebas unitarias suelen verificar el comportamiento de una aplicación. skill-tester comprueba si un paquete de skill está bien formado, documentado, es compatible con scripts, se puede puntuar y es lo bastante seguro para el nivel previsto. Complementa las pruebas; no sustituye los casos de prueba específicos del dominio para la lógica de negocio real de la skill.
¿Cuándo no debería usar skill-tester?
No la uses como único criterio para proyectos que no sean claude-skills, prompts compuestos solo por prosa o skills que deliberadamente no sigan este modelo de directorio. Evita también tratar la calificación por letra como una garantía de calidad de producto. Una skill puede puntuar bien a nivel estructural y aun así ser estratégicamente innecesaria o no encajar bien con tus usuarios.
Cómo mejorar la skill skill-tester
Mejora las entradas de skill-tester antes de volver a ejecutarla
La forma más rápida de obtener mejores resultados con skill-tester es hacer que la skill objetivo sea más fácil de inspeccionar. Asegúrate de que SKILL.md tenga un frontmatter claro, que README.md incluya ejemplos ejecutables, que los scripts usen argparse, que los scripts incluyan un main guard y que las salidas esperadas muestren formas de resultado reales. Si tu skill tiene dependencias o servicios externos, documenta la configuración y el comportamiento seguro ante fallos antes de puntuarla.
Corrige los fallos comunes en orden
Aborda los fallos en este orden: archivos requeridos faltantes, sintaxis o imports de Python rotos, scripts que se quedan colgados o requieren estado oculto, ejemplos de uso poco claros, salidas esperadas débiles y, por último, ajustes de nivel o de puntuación. Este orden importa porque las recomendaciones de calidad de alto nivel son menos fiables cuando el tester no puede ejecutar o analizar la estructura básica.
Usa la puntuación como un ciclo de iteración
Después de la primera ejecución de skill-tester, pide un plan de corrección compacto en lugar de una reescritura completa:
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.
Así mantienes el trabajo enfocado en la calidad visible para el usuario: invocación más clara, scripts más seguros, mejores ejemplos y referencias más completas.
Extiéndela con cautela según los estándares de tu equipo
Si tu organización tiene requisitos más estrictos, adapta los scripts en lugar de depender de revisiones manuales. Buenas extensiones incluyen puntuaciones mínimas personalizadas para CI, controles de seguridad para uso de archivos o subprocesses, comprobaciones adicionales de salidas esperadas y reglas de documentación específicas del proyecto. Mantén los cambios transparentes actualizando la rúbrica de referencia correspondiente, para que los futuros revisores sepan por qué cambió el resultado de skill-tester.