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name: "skill-tester" description: "Testador de Skills — meta-skill para validar, testar e pontuar a qualidade de skills dentro do ecossistema claude-skills. Use para garantir conformidade estrutural, testar scripts Python e realizar avaliação de qualidade multidimensional com notas e recomendações de melhoria." agents:

• claude-code

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Skill Tester

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Nome: skill-tester Nível: PODEROSO Categoria: Garantia de Qualidade em Engenharia Dependências: Nenhuma (Somente Biblioteca Padrão do Python) Versão: 1.0.0

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Descrição

O Skill Tester é uma meta-skill abrangente projetada para validar, testar e pontuar a qualidade de skills dentro do ecossistema claude-skills. Esta poderosa ferramenta de garantia de qualidade garante que todas as skills atendam aos rigorosos padrões exigidos para classificações de nível BÁSICO, PADRÃO e PODEROSO por meio de validação automatizada, testes e mecanismos de pontuação.

Como sistema de controle de qualidade de skills, esta meta-skill fornece três capacidades principais:

1. Validação de Estrutura - Garante que as skills estejam em conformidade com as estruturas de diretório, formatos de arquivo e padrões de documentação necessários
2. Teste de Scripts - Valida scripts Python quanto a sintaxe, importações, funcionalidade e conformidade de formato de saída
3. Pontuação de Qualidade - Fornece avaliação de qualidade abrangente em múltiplas dimensões com notas por letra e recomendações de melhoria

Esta skill é essencial para manter a consistência do ecossistema, habilitar integração de CI/CD automatizada e suportar fluxos de trabalho de garantia de qualidade manuais e automatizados.

Funcionalidades Principais

Validação Abrangente de Skills

• Conformidade de Estrutura: Valida estrutura de diretório, arquivos obrigatórios (SKILL.md, README.md, scripts/, references/, assets/, expected_outputs/)
• Padrões de Documentação: Verifica frontmatter do SKILL.md, completude de seções, contagens mínimas de linhas por nível
• Validação de Formato de Arquivo: Garante formatação adequada de Markdown, sintaxe de frontmatter YAML e convenções de nomenclatura de arquivos

Teste Avançado de Scripts

• Validação de Sintaxe: Compila scripts Python para detectar erros de sintaxe antes da execução
• Análise de Importações: Aplica política de uso exclusivo de biblioteca padrão, identifica dependências externas
• Teste em Tempo de Execução: Executa scripts com dados de amostra, valida implementação de argparse, testa funcionalidade --help
• Conformidade de Formato de Saída: Verifica suporte de saída dupla (JSON + legível por humanos), tratamento adequado de erros

Pontuação de Qualidade Multidimensional

• Qualidade da Documentação (25%): Profundidade e completude do SKILL.md, clareza do README, qualidade da documentação de referência
• Qualidade do Código (25%): Complexidade do script, robustez do tratamento de erros, consistência do formato de saída, manutenibilidade
• Completude (25%): Presença de diretórios obrigatórios, adequação dos dados de amostra, verificação de saída esperada
• Usabilidade (25%): Clareza dos exemplos, qualidade do texto de ajuda do argparse, simplicidade de instalação, experiência do usuário

Sistema de Classificação por Nível

Classifica automaticamente skills com base em complexidade e funcionalidade:

Requisitos do Nível BÁSICO

• Mínimo 100 linhas no SKILL.md
• Pelo menos 1 script Python (100-300 LOC)
• Implementação básica de argparse
• Tratamento simples de entrada/saída
• Cobertura essencial de documentação

Requisitos do Nível PADRÃO

• Mínimo 200 linhas no SKILL.md
• 1-2 scripts Python (300-500 LOC cada)
• Argparse avançado com subcomandos
• Formatos de saída JSON + texto
• Exemplos e referências abrangentes
• Tratamento de erros e gerenciamento de casos extremos

Requisitos do Nível PODEROSO

• Mínimo 300 linhas no SKILL.md
• 2-3 scripts Python (500-800 LOC cada)
• Argparse complexo com múltiplos modos
• Formatação e validação sofisticadas de saída
• Documentação e materiais de referência extensos
• Tratamento avançado de erros e mecanismos de recuperação
• Capacidades de integração com CI/CD

Arquitetura e Design

Filosofia de Design Modular

O skill-tester segue uma arquitetura modular onde cada componente serve a um propósito específico de validação:

• skill_validator.py: Motor central de validação estrutural e de documentação
• script_tester.py: Framework de testes em tempo de execução e validação de execução
• quality_scorer.py: Sistema de avaliação e pontuação de qualidade multidimensional

Aplicação de Padrões

Toda validação é realizada contra padrões bem definidos documentados no diretório references/:

• Especificação de Estrutura de Skill: Define componentes obrigatórios e opcionais
• Matriz de Requisitos por Nível: Requisitos detalhados para cada nível de skill
• Rubrica de Pontuação de Qualidade: Metodologia abrangente de pontuação e pesos

Capacidades de Integração

Projetado para integração perfeita em fluxos de trabalho de desenvolvimento existentes:

• Hooks de Pré-commit: Impede que skills abaixo do padrão sejam commitadas
• Pipelines de CI/CD: Portões de qualidade automatizados em fluxos de trabalho de pull request
• Validação Manual: Ferramentas de linha de comando interativas para validação em tempo de desenvolvimento
• Processamento em Lote: Validação e pontuação em massa de repositórios de skills existentes

Detalhes de Implementação

Funções Principais do skill_validator.py

# Fluxo de trabalho de validação principal
validate_skill_structure() -> ValidationReport
check_skill_md_compliance() -> DocumentationReport  
validate_python_scripts() -> ScriptReport
generate_compliance_score() -> float

As principais verificações de validação incluem:

• Análise e validação de frontmatter do SKILL.md
• Presença de seções obrigatórias (Descrição, Funcionalidades, Uso, etc.)
• Aplicação de contagem mínima de linhas por nível
• Verificação de implementação de argparse em scripts Python
• Aplicação de importação apenas de biblioteca padrão
• Conformidade de estrutura de diretório
• Avaliação de qualidade do README.md

Framework de Teste do script_tester.py

# Funções principais de teste
syntax_validation() -> SyntaxReport
import_validation() -> ImportReport
runtime_testing() -> RuntimeReport
output_format_validation() -> OutputReport

As capacidades de teste abrangem:

• Validação de sintaxe baseada em Python AST
• Análise de instruções de importação e detecção de dependências externas
• Execução controlada de scripts com proteção de timeout
• Verificação de funcionalidade --help do argparse
• Processamento de dados de amostra e validação de saída
• Comparação de saída esperada e relatório de diferenças

Sistema de Pontuação do quality_scorer.py

# Pontuação multidimensional
score_documentation() -> float  # Peso de 25%
score_code_quality() -> float   # Peso de 25%
score_completeness() -> float   # Peso de 25%
score_usability() -> float      # Peso de 25%
calculate_overall_grade() -> str # Nota de A a F

As dimensões de pontuação incluem:

• Documentação: Completude, clareza, exemplos, qualidade de referência
• Qualidade do Código: Complexidade, manutenibilidade, tratamento de erros, consistência de saída
• Completude: Arquivos obrigatórios, dados de amostra, saídas esperadas, cobertura de testes
• Usabilidade: Qualidade do texto de ajuda, clareza dos exemplos, simplicidade de instalação

Cenários de Uso

Integração no Fluxo de Trabalho de Desenvolvimento

# Validação de hook de pré-commit
skill_validator.py path/to/skill --tier POWERFUL --json

# Teste abrangente de skill
script_tester.py path/to/skill --timeout 30 --sample-data

# Avaliação e pontuação de qualidade
quality_scorer.py path/to/skill --detailed --recommendations

Integração com Pipeline de CI/CD

# Exemplo de fluxo de trabalho do GitHub Actions
- name: "validate-skill-quality"
  run: |
    python skill_validator.py engineering/${{ matrix.skill }} --json | tee validation.json
    python script_tester.py engineering/${{ matrix.skill }} | tee testing.json
    python quality_scorer.py engineering/${{ matrix.skill }} --json | tee scoring.json

Análise em Lote do Repositório

# Validar todas as skills no repositório
find engineering/ -type d -maxdepth 1 | xargs -I {} skill_validator.py {}

# Gerar relatório de qualidade do repositório
quality_scorer.py engineering/ --batch --output-format json > repo_quality.json

Formatos de Saída e Relatórios

Suporte de Saída Dupla

Todas as ferramentas fornecem saída legível por humanos e interpretável por máquinas:

Formato Legível por Humanos

=== RELATÓRIO DE VALIDAÇÃO DE SKILL ===
Skill: engineering/example-skill
Nível: PADRÃO
Pontuação Geral: 85/100 (B)

Validação de Estrutura: ✓ APROVADO
├─ SKILL.md: ✓ EXISTE (247 linhas)
├─ README.md: ✓ EXISTE  
├─ scripts/: ✓ EXISTE (2 arquivos)
└─ references/: ⚠ AUSENTE (recomendado)

Qualidade da Documentação: 22/25 (88%)
Qualidade do Código: 20/25 (80%)
Completude: 18/25 (72%)
Usabilidade: 21/25 (84%)

Recomendações:
• Adicionar diretório references/ com documentação
• Melhorar tratamento de erros em main.py
• Incluir exemplos mais abrangentes

Formato JSON

{
  "skill_path": "engineering/example-skill",
  "timestamp": "2026-02-16T16:41:00Z",
  "validation_results": {
    "structure_compliance": {
      "score": 0.95,
      "checks": {
        "skill_md_exists": true,
        "readme_exists": true,
        "scripts_directory": true,
        "references_directory": false
      }
    },
    "overall_score": 85,
    "letter_grade": "B",
    "tier_recommendation": "STANDARD",
    "improvement_suggestions": [
      "Adicionar diretório references/",
      "Melhorar tratamento de erros",
      "Incluir exemplos abrangentes"
    ]
  }
}

Padrões de Garantia de Qualidade

Requisitos de Qualidade de Código

• Somente Biblioteca Padrão: Sem dependências externas (pacotes pip)
• Tratamento de Erros: Tratamento abrangente de exceções com mensagens de erro significativas
• Consistência de Saída: Esquema JSON padronizado e formatação legível por humanos
• Desempenho: Algoritmos de validação eficientes com tempo de execução razoável
• Manutenibilidade: Estrutura de código clara, docstrings abrangentes, type hints onde apropriado

Padrões de Teste

• Auto-Teste: O skill-tester valida a si mesmo (meta-validação)
• Cobertura de Dados de Amostra: Casos de teste abrangentes cobrindo casos extremos e condições de erro
• Verificação de Saída Esperada: Todas as execuções de amostra produzem saídas verificáveis e reproduzíveis
• Proteção de Timeout: Execução segura de scripts potencialmente problemáticos com limites de timeout

Padrões de Documentação

• Cobertura Abrangente: Todas as funções, classes e módulos documentados
• Exemplos de Uso: Exemplos claros e práticos para todos os casos de uso
• Guias de Integração: Instruções passo a passo de integração com CI/CD e fluxos de trabalho
• Materiais de Referência: Documentos de especificação completos para padrões e requisitos

Exemplos de Integração

Configuração de Hook de Pré-Commit

#!/bin/bash
# .git/hooks/pre-commit
echo "Executando validação de skill..."
python engineering/skill-tester/scripts/skill_validator.py engineering/new-skill --tier STANDARD
if [ $? -ne 0 ]; then
    echo "Validação de skill falhou. Commit bloqueado."
    exit 1
fi
echo "Validação aprovada. Prosseguindo com o commit."

Fluxo de Trabalho do GitHub Actions

name: "skill-quality-gate"
on:
  pull_request:
    paths: ['engineering/**']

jobs:
  validate-skills:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v3
      - name: "setup-python"
        uses: actions/setup-python@v4
        with:
          python-version: '3.11'
      - name: "validate-changed-skills"
        run: |
          changed_skills=$(git diff --name-only ${{ github.event.before }} | grep -E '^engineering/[^/]+/' | cut -d'/' -f1-2 | sort -u)
          for skill in $changed_skills; do
            echo "Validando $skill..."
            python engineering/skill-tester/scripts/skill_validator.py $skill --json
            python engineering/skill-tester/scripts/script_tester.py $skill
            python engineering/skill-tester/scripts/quality_scorer.py $skill --minimum-score 75
          done

Monitoramento Contínuo de Qualidade

#!/bin/bash
# Geração de relatório de qualidade diário
echo "Gerando relatório diário de qualidade de skills..."
timestamp=$(date +"%Y-%m-%d")
python engineering/skill-tester/scripts/quality_scorer.py engineering/ \
  --batch --json > "reports/quality_report_${timestamp}.json"

echo "Análise de tendências de qualidade..."
python engineering/skill-tester/scripts/trend_analyzer.py reports/ \
  --days 30 > "reports/quality_trends_${timestamp}.md"

Desempenho e Escalabilidade

Desempenho de Execução

• Validação Rápida: Validação de estrutura conclui em <1 segundo por skill
• Teste Eficiente: Teste de scripts com proteção de timeout (configurável, padrão 30s)
• Processamento em Lote: Otimizado para análise de repositório inteiro com suporte a processamento paralelo
• Eficiência de Memória: Pegada mínima de memória para análise de repositório em larga escala

Considerações de Escalabilidade

• Tamanho do Repositório: Projetado para lidar com repositórios com 100+ skills
• Execução Concorrente: Implementação thread-safe suporta validação paralela
• Gerenciamento de Recursos: Limpeza automática de arquivos temporários e recursos de subprocesso
• Flexibilidade de Configuração: Timeouts configuráveis, limites de memória e rigor de validação

Segurança e Proteção

Ambiente de Execução Seguro

• Teste em Sandbox: Scripts executam em ambiente controlado com proteção de timeout
• Limites de Recursos: Monitoramento de uso de memória e CPU para prevenir esgotamento de recursos
• Validação de Entrada: Todas as entradas sanitizadas e validadas antes do processamento
• Sem Acesso à Rede: Operação offline garante sem dependências externas ou chamadas de rede

Melhores Práticas de Segurança

• Sem Injeção de Código: Somente análise estática, sem geração dinâmica de código
• Proteção contra Path Traversal: Acesso seguro ao sistema de arquivos com validação de caminho
• Privilégios Mínimos: Opera com permissões mínimas necessárias de sistema de arquivos
• Registro de Auditoria: Registro de logs abrangente para monitoramento de segurança e solução de problemas

Solução de Problemas e Suporte

Problemas Comuns e Soluções

Falhas de Validação

• Arquivos Ausentes: Verificar estrutura de diretório contra requisitos do nível
• Erros de Importação: Garantir que somente importações de biblioteca padrão sejam usadas
• Problemas de Documentação: Verificar frontmatter do SKILL.md e completude de seções

Problemas de Teste de Scripts

• Erros de Timeout: Aumentar limite de timeout ou otimizar desempenho do script
• Falhas de Execução: Verificar sintaxe do script e validade das instruções de importação
• Problemas de Formato de Saída: Garantir formatação JSON adequada e suporte de saída dupla

Discrepâncias de Pontuação de Qualidade

• Pontuação Baixa: Revisar rubrica de pontuação e recomendações de melhoria
• Classificação de Nível Incorreta: Verificar complexidade da skill contra requisitos do nível
• Resultados Inconsistentes: Verificar mudanças recentes em padrões de qualidade ou pesos de pontuação

Suporte a Depuração

• Modo Verbose: Registro de logs detalhado e rastreamento de execução disponíveis
• Modo Dry Run: Validação sem execução para fins de depuração
• Saída de Depuração: Relatório abrangente de erros com localizações de arquivos e sugestões

Conclusão

O Skill Tester representa um componente de infraestrutura crítico para manter os altos padrões de qualidade do ecossistema claude-skills. Ao fornecer capacidades abrangentes de validação, teste e pontuação, garante que todas as skills atendam ou superem os requisitos rigorosos para seus respectivos níveis.

Esta meta-skill não apenas serve como portão de qualidade, mas também como ferramenta de desenvolvimento que orienta autores de skills em direção às melhores práticas e ajuda a manter consistência em todo o repositório. Por meio de suas capacidades de integração e relatórios abrangentes, habilita fluxos de trabalho de garantia de qualidade manuais e automatizados que escalam com o crescente ecossistema claude-skills.