skill-tester
par alirezarezvaniskill-tester est une méta-skill QA conçue pour valider, tester et noter les répertoires claude-skills. Utilisez ses outils Python stdlib pour vérifier la structure, la syntaxe et l’exécution des scripts, les notes de qualité, l’adéquation aux tiers et, en option, la posture de sécurité dans des workflows de Skill Testing.
Cette skill obtient 82/100, ce qui en fait une candidate solide pour les utilisateurs de répertoires qui travaillent dans l’écosystème claude-skills. Elle fournit des scripts concrets de validation et de scoring, des exemples exécutables, des références et des sorties attendues : un agent peut donc aller au-delà d’un simple prompt QA générique. Sa principale limite tient au fait que ses règles sont propres à cet écosystème et en partie orientées héritage ; il vaut mieux l’installer si l’on cherche une QA de skills adaptée à ce style de dépôt, plutôt qu’une validation universelle de skills.
- Déclenchement très clair : la description indique explicitement de l’utiliser pour créer, auditer, promouvoir, contrôler en pre-commit ou tester des skills en CI.
- Outils réellement exploitables : quatre scripts Python couvrent la validation de structure, les tests de scripts, le scoring qualité et le scoring sécurité, avec des sorties compatibles JSON et des exemples de rapports.
- Bon contexte d’appui : les références incluent une grille de scoring qualité, une spécification de structure de skill et une matrice d’exigences par tier, ce qui limite les approximations de l’agent.
- Centré sur les conventions du dépôt claude-skills, avec notamment des règles héritées sur les tiers et le nombre de lignes ; les résultats peuvent donc mal se généraliser à d’autres formats de skills.
- Aucune commande d’installation n’est fournie dans SKILL.md, et les exemples du README utilisent des chemins qui peuvent obliger les utilisateurs à savoir s’ils lancent les commandes depuis le répertoire de la skill ou depuis la racine du dépôt.
Présentation de la skill skill-tester
À quoi sert skill-tester
skill-tester est une méta-skill d’assurance qualité destinée à valider, tester et noter les skills dans l’écosystème claude-skills. Elle est utile lorsque vous créez une nouvelle skill, auditez une skill existante avant publication, vérifiez si une skill atteint un objectif de niveau BASIC/STANDARD/POWERFUL, ou ajoutez des contrôles qualité reproductibles à un workflow de dépôt.
Utilisateurs et cas d’usage les plus adaptés
La skill skill-tester s’adresse surtout aux auteurs de skills, mainteneurs, relecteurs et équipes d’ingénierie qui ont besoin de plus qu’un avis subjectif du type « ça a l’air bon ». Son rôle principal est de transformer un répertoire de skill en éléments exploitables : conformité de structure, état des scripts, note de qualité, recommandation de niveau et, en option, posture de sécurité.
Ce qui la distingue d’un prompt de revue générique
Au lieu de s’appuyer uniquement sur une critique en texte libre, skill-tester inclut des outils Python basés sur la bibliothèque standard qui inspectent les fichiers et produisent des résultats reproductibles. Les principaux outils sont skill_validator.py pour la structure, script_tester.py pour les scripts Python, quality_scorer.py pour la notation pondérée, et security_scorer.py pour les contrôles de sécurité ou la notation avec --include-security.
Point d’attention important avant adoption
Le dépôt précise que certains minimums de nombre de lignes par niveau reflètent d’anciennes skills. Pour créer une nouvelle skill, ne gonflez pas artificiellement SKILL.md uniquement pour atteindre un niveau donné. Utilisez skill-tester comme outil de QA et d’audit, puis confrontez ses résultats au standard de rédaction actuellement utilisé par votre projet.
Comment utiliser la skill skill-tester
Installation de skill-tester et contexte du dépôt
Installez la skill depuis le dépôt source avec :
npx skills add alirezarezvani/claude-skills --skill skill-tester
La skill amont se trouve ici :
engineering/skills/skill-tester
Après l’installation, lisez d’abord SKILL.md pour connaître le workflow exact, puis README.md pour les exemples exécutables. Si vous devez comprendre les décisions de notation, consultez references/quality-scoring-rubric.md, references/skill-structure-specification.md et references/tier-requirements-matrix.md. L’exemple de sortie dans expected_outputs/sample_validation_report.json est utile pour voir la forme des résultats lisibles par machine.
Exécuter les contrôles principaux depuis la racine du dépôt
Les scripts sont conçus pour être lancés depuis la racine du dépôt avec des chemins complets. Une utilisation typique de skill-tester ressemble à ceci :
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
Utilisez la sortie JSON si vous voulez mettre en place des contrôles CI, des vérifications pre-commit, des tableaux de bord ou des comparaisons dans le temps. Utilisez le mode lisible par un humain lorsque vous corrigez une skill de manière interactive.
Donner à l’agent un prompt de test complet
Un prompt faible serait : « Teste ma skill. » Un prompt plus efficace pour la skill skill-tester serait :
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.
Ce prompt fonctionne mieux parce qu’il fournit le chemin de la skill, les contrôles à exécuter, le délai d’expiration, le format de sortie souhaité et une contrainte de politique pour interpréter les règles de niveau.
Workflow pratique pour obtenir de meilleurs résultats
Commencez par skill_validator.py, car des fichiers manquants ou un frontmatter mal formé peuvent rendre les notations suivantes peu fiables. Lancez ensuite script_tester.py pour détecter les problèmes de syntaxe, d’import, d’exécution, d’argparse et de format de sortie. Utilisez quality_scorer.py --detailed une fois les erreurs évidentes corrigées, car sa feuille de route d’amélioration devient plus utile lorsque la skill est structurellement valide. Ajoutez --include-security lorsque les scripts manipulent des fichiers, des sous-processus, des entrées utilisateur, des identifiants, des appels réseau ou du code généré.
FAQ de la skill skill-tester
skill-tester est-elle réservée à ce dépôt ?
Elle est écrite pour l’écosystème claude-skills et suppose ce modèle de répertoire de skill, avec SKILL.md, README.md, scripts/, et éventuellement assets/, references/ et expected_outputs/. Vous pouvez adapter la logique ailleurs, mais les hypothèses de notation et de niveau ne sont pas des standards universels de qualité logicielle.
Les débutants peuvent-ils utiliser skill-tester ?
Oui, s’ils savent exécuter des scripts Python depuis un terminal et comprendre des chemins de fichiers. Les outils utilisent la bibliothèque standard Python, ce qui réduit les frictions d’installation. Les débutants devraient commencer par une seule commande à la fois et comparer leurs résultats avec assets/sample-skill et expected_outputs/sample_validation_report.json.
En quoi skill-tester diffère-t-elle des tests unitaires ?
Les tests unitaires vérifient généralement le comportement d’une application. skill-tester vérifie qu’un package de skill est bien structuré, documenté, compatible avec ses scripts, évaluable et suffisamment sûr pour le niveau visé. Elle complète les tests ; elle ne remplace pas les cas de test propres à la logique métier réelle de la skill.
Quand ne faut-il pas utiliser skill-tester ?
Ne l’utilisez pas comme seul critère pour des projets hors claude-skills, des prompts uniquement rédactionnels ou des skills qui ne suivent volontairement pas ce modèle de répertoire. Évitez aussi de considérer la note sous forme de lettre comme une garantie de qualité produit. Une skill peut obtenir un bon score structurel tout en étant stratégiquement inutile ou mal adaptée à vos utilisateurs.
Comment améliorer la skill skill-tester
Améliorer les entrées de skill-tester avant de relancer
Le moyen le plus rapide d’obtenir de meilleurs résultats avec skill-tester est de rendre la skill cible plus facile à inspecter. Assurez-vous que SKILL.md contient un frontmatter clair, que README.md propose des exemples exécutables, que les scripts utilisent argparse, qu’ils incluent un main guard, et que les sorties attendues montrent des formes de résultats réalistes. Si votre skill a des dépendances ou s’appuie sur des services externes, documentez la configuration et le comportement en cas d’échec contrôlé avant la notation.
Corriger les modes d’échec courants dans le bon ordre
Traitez les problèmes dans cet ordre : fichiers requis manquants, erreurs de syntaxe ou d’import Python, scripts qui restent bloqués ou exigent un état caché, exemples d’utilisation peu clairs, sorties attendues faibles, puis ajustements liés au niveau ou à la notation. Cet ordre est important, car les recommandations de qualité de haut niveau sont moins fiables lorsque le testeur ne peut pas exécuter ou analyser la structure de base.
Utiliser la notation comme boucle d’itération
Après la première exécution de skill-tester, demandez un plan de remédiation concis plutôt qu’une réécriture complète :
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.
Cela garde le travail centré sur la qualité visible par l’utilisateur : invocation plus claire, scripts plus sûrs, meilleurs exemples et références plus complètes.
Étendre prudemment selon les standards de votre équipe
Si votre organisation applique des exigences plus strictes, adaptez les scripts plutôt que de vous reposer sur une revue manuelle. Les bonnes extensions incluent des scores minimums personnalisés pour la CI, des contrôles de sécurité sur l’utilisation de fichiers ou de sous-processus, des vérifications supplémentaires des sorties attendues et des règles de documentation propres au projet. Gardez ces changements transparents en mettant à jour la grille de référence pertinente, afin que les futurs relecteurs sachent pourquoi le résultat de skill-tester a changé.