skill-tester

skill-tester skillの概要

skill-testerの用途

skill-testerは、claude-skillsエコシステム内のskillを検証・テスト・採点するためのQAメタskillです。新しいskillを作成しているとき、公開前に既存skillを監査したいとき、skillがBASIC/STANDARD/POWERFULの目標ティアを満たしているか確認したいとき、またはリポジトリのワークフローに再現可能な品質ゲートを追加したいときに役立ちます。

向いているユーザーと作業

skill-tester skillは、主観的な「よさそう」というレビューだけでは不十分なskill作者、メンテナー、レビュアー、エンジニアリングチームに向いています。主な役割は、skillディレクトリを実行可能な判断材料へ変換することです。具体的には、構造の準拠状況、スクリプトの健全性、品質グレード、ティア推奨、必要に応じたセキュリティ面の確認を扱います。

一般的なレビュープロンプトとの違い

自由記述の批評だけに頼るのではなく、skill-testerにはファイルを検査して再現可能な結果を出すPython標準ライブラリベースのツールが含まれています。主要ツールは、構造確認のためのskill_validator.py、Pythonスクリプト確認のためのscript_tester.py、重み付き採点のためのquality_scorer.py、セキュリティ確認または--include-security付き採点のためのsecurity_scorer.pyです。

導入時に注意すべき点

リポジトリでは、一部のティアにおける行数の最小要件がレガシーskillを反映していると説明されています。新しくskillを作成する場合、ティア目標を満たすためだけにSKILL.mdを水増ししないでください。skill-testerはQAと監査のためのツールとして使い、その結果を自分のプロジェクトで採用している最新の作成基準と照らし合わせて判断します。

skill-tester skillの使い方

skill-testerのインストールとリポジトリ上の位置づけ

次のコマンドで、ソースリポジトリからskillをインストールします。

npx skills add alirezarezvani/claude-skills --skill skill-tester

上流のskillは次の場所にあります。

engineering/skills/skill-tester

インストール後は、まずSKILL.mdを読み、正確なワークフローを確認してください。次にREADME.mdで実行可能な例を確認します。採点判断の理由を理解したい場合は、references/quality-scoring-rubric.md、references/skill-structure-specification.md、references/tier-requirements-matrix.mdを確認します。機械判読可能な結果の形を把握するには、expected_outputs/sample_validation_report.jsonのサンプル出力が役立ちます。

リポジトリルートから主要チェックを実行する

各スクリプトは、リポジトリルートからフルパスで実行する前提で作られています。典型的なskill-testerの使い方は次のとおりです。

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

CIゲート、pre-commitチェック、ダッシュボード、時系列比較に使う場合はJSON出力を利用します。対話的にskillを修正している段階では、人間が読みやすい出力モードが適しています。

エージェントには完全なテスト指示を渡す

弱いプロンプトの例は「Test my skill.」です。skill-tester skillに対しては、次のように具体的に依頼するほうが効果的です。

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.

このプロンプトが有効なのは、skillのパス、実行するチェック、タイムアウト、望む出力形式、ティア規則を解釈する際の方針制約まで明示しているためです。

よりよい結果を得るための実践的ワークフロー

まずskill_validator.pyから始めます。必要なファイルの欠落やfrontmatterの不備があると、後続の採点結果にノイズが入りやすいためです。次にscript_tester.pyを実行し、構文、import、実行時エラー、argparse、出力形式の問題を検出します。明らかな失敗を修正した後でquality_scorer.py --detailedを使うと、改善ロードマップがより実用的になります。スクリプトがファイル、subprocess、ユーザー入力、認証情報、ネットワーク呼び出し、生成コードを扱う場合は、--include-securityを追加してください。

skill-tester skill FAQ

skill-testerはこのリポジトリ専用ですか？

skill-testerはclaude-skillsエコシステム向けに書かれており、SKILL.md、README.md、scripts/、任意のassets/、references/、expected_outputs/を含むskillディレクトリの形式を前提にしています。ロジックを別の場所へ応用することはできますが、採点やティアの前提は、汎用的なソフトウェア品質基準ではありません。

初心者でもskill-testerを使えますか？

はい。ターミナルからPythonスクリプトを実行でき、ファイルパスを理解できるなら使えます。各ツールはPython標準ライブラリを使っているため、セットアップの負担は比較的小さくなっています。初心者は一度に1つのコマンドから始め、結果をassets/sample-skillやexpected_outputs/sample_validation_report.jsonと比較するとよいでしょう。

skill-testerはユニットテストとどう違いますか？

ユニットテストは通常、アプリケーションの振る舞いを検証します。skill-testerは、skillパッケージが正しい形になっているか、文書化されているか、スクリプトとして扱いやすいか、採点可能か、想定ティアに対して十分に安全かを確認します。テストを補完するものですが、skill本来のビジネスロジックに対するドメイン固有のテストケースを置き換えるものではありません。

skill-testerを使うべきでない場面は？

非claude-skillsプロジェクト、文章だけのプロンプト、このディレクトリモデルに意図的に従っていないskillについて、唯一の判断基準として使うべきではありません。また、文字グレードをプロダクト品質の保証として扱うのも避けてください。構造面で高得点のskillであっても、戦略的に不要だったり、ユーザーに合っていなかったりする可能性はあります。

skill-tester skillを改善する方法

再実行前にskill-testerの入力を整える

skill-testerの結果を最短で改善するには、対象skillを検査しやすくすることが重要です。SKILL.mdに明確なfrontmatterがあること、README.mdに実行可能な例があること、スクリプトがargparseを使っていること、スクリプトにmain guardがあること、expected outputsが実際の結果構造を示していることを確認してください。skillに依存関係や外部サービスがある場合は、採点前にセットアップ手順と安全な失敗時の挙動を文書化します。

よくある失敗は順番に直す

修正は次の順で扱います。必須ファイルの欠落、Pythonの構文またはimportの破損、ハングするスクリプトや隠れた状態を必要とするスクリプト、不明瞭な使用例、弱いexpected outputs、最後にティアや採点上の仕上げです。この順番が重要なのは、テスターが基本構造を実行または解析できない状態では、高レベルな品質改善の提案が信頼しにくくなるためです。

採点を反復改善のループとして使う

最初のskill-tester実行後は、全面的な書き換えではなく、コンパクトな修正計画を依頼します。

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.

これにより、作業の焦点をユーザーから見える品質に保てます。具体的には、より明確な呼び出し方、より安全なスクリプト、よりよい例、より充実したreferencesに集中できます。

チーム基準に合わせた拡張は慎重に行う

組織により厳しい要件がある場合は、手作業レビューに頼るのではなく、スクリプトを適応させます。よい拡張例としては、CI向けのカスタム最低スコア、ファイル利用やsubprocess利用に対するセキュリティゲート、追加のexpected-outputチェック、プロジェクト固有のドキュメント規則があります。変更内容は、関連するreference rubricを更新して透明に保ち、将来のレビュアーがskill-testerの結果が変わった理由を理解できるようにしてください。