api-review
Produce the "Playwright 1.xx API Review" artifact for a range of commits - the public API additions and the breaking or behavior…
Проверка, что продукт реально работает, и защита его качества автотестами. Аудит работающего (в т.ч. навайбкоженного) приложения: найти баги, оценить готовность к проду, выдать баг-репорт с severity. Генерация тестовых фреймворков: API-тесты на Python (pytest + httpx + Pydantic
Claude Code
$ npx -y skills add TsakunovR/does-it-work --skill does-it-work --agent claude-code
Codex
$ npx skills add TsakunovR/does-it-work --skill does-it-work -a codex -y
Cursor
$ npx skills add TsakunovR/does-it-work --skill does-it-work -a cursor -y
Gemini CLI
$ npx skills add TsakunovR/does-it-work --skill does-it-work -a gemini-cli -y
GitHub Copilot
$ npx skills add TsakunovR/does-it-work --skill does-it-work -a github-copilot -y
OpenCode
$ npx skills add TsakunovR/does-it-work --skill does-it-work -a opencode -y
Windsurf
$ npx skills add TsakunovR/does-it-work --skill does-it-work -a windsurf -y
name: does-it-work description: > Проверка, что продукт реально работает, и защита его качества автотестами. Аудит работающего (в т.ч. навайбкоженного) приложения: найти баги, оценить готовность к проду, выдать баг-репорт с severity. Генерация тестовых фреймворков: API-тесты на Python (pytest + httpx + Pydantic + Allure) и Java (JUnit 5 + REST Assured), WEB/UI-тесты (Playwright, Selenium, Selenide, Page Object); конвертация OpenAPI/Postman/curl/HAR в тесты, негативные кейсы, контракты. Также стабилизация флакающих тестов и ревью качества тестов. Triggers: "проверь мой продукт/приложение", "найди баги", "навайбкодил", "можно ли в прод", "работает ли оно", "vibe code", "напиши автотесты", "сгенерируй тесты", "покрой тестами", "e2e тесты", "UI-тесты", "Playwright", "REST Assured", "generate tests", "стабилизируй тесты", "flaky", "тесты флакают", "ревью тестов", "проверь качество тестов".
Скилл отвечает на вопрос «а оно вообще работает?»: прогоняет живое приложение тестами, находит баги (репорт с severity) и оставляет каркас автотестов как защиту от регрессий. Пять эталонных каркасов в `templates/` — все **проверены запуском** против живых стендов. Копируйте их структуру и стиль, а не пишите с нуля.
Оформление (все ветки): имена функций/переменных — латиницей, docstrings, allure-тайтлы, шаги и тексты assert-сообщений — **на русском**.
| Задача | Стек | Шаблон | |---|---|---| | API-тесты на Python (дефолт для API) | pytest + httpx (sync) + Pydantic | `templates/api-python/` | | API-тесты на Java | JUnit 5 + REST Assured + Maven | `templates/api-java/` | | UI-тесты на Python (дефолт для WEB) | Playwright + Page Object | `templates/web-python-playwright/` | | UI-тесты на Python (легаси/требование) | Selenium + Page Object | `templates/web-python-selenium/` | | UI-тесты на Java | Selenide + JUnit 5 | `templates/web-java-selenide/` |
Если тип (API/WEB) или язык не следует из запроса и контекста проекта — задай один вопрос пользователю до генерации. README каждого шаблона описывает паттерны своей ветки. Java- и WEB-шаблоны — проверенные примеры на реальном приложении RV Booker: замените ресурсы/страницы на свои, сохранив структуру слоёв.
**Общие конвенции всех веток** (подробно раскрыты ниже на python-ветке, остальные зеркалят): слои клиенты/страницы → модели → тесты по фичам; конфиг только из env-переменных (`API_TESTS_*` / `WEB_TESTS_*`); маркеры/теги smoke/critical/negative/flaky
никаких sleep — только ожидания (`wait_until` / Awaitility / встроенные в Playwright и Selenide); environment.properties и категории в Allure; зелёный прогон обязателен; «Самопроверка качества» и «Red flags» (секции ниже) применяются во всех ветках.
Специфика WEB-веток: Page Object (страница = класс, локаторы — свойства/константы, действия — методы с шагом); подготовка данных и **логин — через API** в обход UI (форма логина — отдельный тест); артефакты при падении (скриншот + HTML) в Allure; селекторы: стабильные id → роли → css, хрупкие xpath запрещены; мобильные вьюпорты и кросс-браузерная CI-матрица — в Playwright-шаблоне.
или незнакомого приложения) → главный деливерабл — не каркас, а вердикт. Порядок: префлайт стенда → **чек-лист аудита** ([reference/prod-readiness.md](reference/prod-readiness.md): авторизация, утечки, целостность данных, фаззинг по OpenAPI) → smoke ядра → карта покрытия → **баг-репорт с severity** ([examples/bug-report.md](examples/bug-report.md)) → **вердикт go/no-go** ([examples/prod-readiness-report.md](examples/prod-readiness-report.md)) с обязательным разделом «что НЕ проверено». Чек-лист идёт раньше каркаса: типичное вайб-кодовое приложение сыпется на первом же блоке, и полдня на Page Object'ы до этого — не то, за чем к вам пришли. Каркас (шаги 1–5) остаётся пользователю как защита от регрессий, покрытие начинается с мест, где нашлись Critical/High.
детали api-python (структура, паттерны с кодом, режимы запуска, gotchas) — [reference/api-python.md](reference/api-python.md), детали остальных веток — README их шаблонов.
[reference/stabilize-and-review.md](reference/stabilize-and-review.md), режим «Стабилизация»: воспроизведи повторами (`scripts/flake_hunt.sh -n 10 -- <команда>`) → классифицируй причину → почини причину, не симптом → докажи N зелёными прогонами подряд (`--prove`). Каркас не разворачивай.
чек-листы (включая шаг 5 ниже), находки с severity, отчёт до правок.
из шага 3; каркас не разворачивай.
[reference/live-api-patterns.md](reference/live-api-patterns.md).
(Playwright-скриптом) до написания Page Object'ов — не выдумывай селекторы.
[reference/input-sources.md](reference/input-sources.md).
эндпоинты/страницы вместо примера.
именования, маркеры. Новые тесты пиши в стиле проекта; паттерны из `template
Скилл для Claude Code / Codex, который отвечает на главный вопрос вайбкодера: «а оно вообще работает?» Прогоняет ваше живое приложение автотестами, находит баги (репорт с severity: что критично, что терпит), отвечает «можно ли в прод» — и оставляет каркас
Produce the "Playwright 1.xx API Review" artifact for a range of commits - the public API additions and the breaking or behavior…
Write, refine, run, and QA promptfoo evaluation suites: promptfooconfig.yaml, prompts, providers, vars, tests, assertions,…
DeepEval evaluation workflow for AI agents and LLM applications. TRIGGER when the user wants to evaluate or improve an AI agent,…