Getting it into your agent
One page per mod, every tool's command on it. A separate URL per tool would split the same page into five that compete with each other.
npx skills add akovalion/paranoid-qa --skill test-casesgit clone --depth 1 https://github.com/akovalion/paranoid-qaWrote this? Show the measurements
A badge with what this costs and how it scanned, read live from this page, so it follows the numbers instead of freezing them. Markdown for a README, HTML for a documentation site or a project page.
[](https://agentmods.dev/skills/akovalion/paranoid-qa/test-cases)<a href="https://agentmods.dev/skills/akovalion/paranoid-qa/test-cases"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/akovalion/paranoid-qa/test-cases.svg" alt="Measured on agentmods" height="20"></a>What it costs to keep this loaded
Counted locally with the o200k_base tokenizer, which is exact for GPT models; Claude uses its own tokenizer and its counts differ. Treat this as one consistent yardstick across the catalogue rather than a bill. Prices are per million input tokens.
| Model | Per session | Once invoked |
|---|---|---|
| Fable 5.1 | $0.00076 | $0.06976 |
| Opus 5 | $0.00038 | $0.03488 |
| Sonnet 5 | $0.00015 | $0.01395 |
| Haiku 4.5 | $0.00008 | $0.00698 |
Grade A, and why
test-cases scanned grade A with 0 findings against 26 rules in 11 categories — prompt injection, anti-refusal, data exfiltration, privilege escalation, supply chain, agent snooping, system-prompt leakage, SSRF and excessive agency — measured 3d ago.
A static scan of the body, not an audit. Every finding is printed with the line that produced it so you can judge whether it matters here. A mod is markdown that instructs an agent; that is exactly why what it instructs is worth reading.
Nothing flagged
None of the 26 patterns this scan looks for appear in this file: no shell pipes, no recursive deletes, no credential paths, no hidden text, no instruction-override or anti-refusal phrasing, no agent-config snooping. That is not a guarantee, it is the absence of the things that are checkable.
How it starts
The opening of the file, as written. The whole thing — 348 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
Составь тест-кейсы по правилам ниже. Сначала готовь их в md-файле для валидации, затем — CSV для импорта (или прямое создание через MCP, раздел 13).
Учитывай логику требований и существующие макеты. При расхождении между макетом и реализацией — фиксируй вопросом аналитику.
-
Полнота источников и честность ограничений:
- Перед генерацией собери ВСЕ источники и держи их статус явно. В итоговом отчёте приведи таблицу источников: тикет / вложения тикета / связанные задачи / вики (Confluence) / выгрузка Figma / визуальный просмотр ВСЕХ фреймов / комментарии Figma / реализация (если есть) — по каждому: изучен | не изучен | чем заблокирован. «Не изучен» без причины и плана обхода — недопустимое состояние отчёта.
- Упёрся в ограничение инструмента (обрезанный ответ MCP, недоступный файл, упавший
субагент) — НЕ деградируй молча: сразу сообщи пользователю и предложи обход.
Типовой пример: вложения тикета через MCP трекера обрезаются по размеру ответа —
те же файлы часто лежат на связанных страницах вики, откуда их можно скачать
инструментом, сохраняющим файл на диск целиком (для Confluence —
confluence_download_attachment). - Самоотчёт субагента («прочитал всё, пропусков нет») — не доказательство: факты, на которых строятся ОР (тексты, состав полей, лейблы, ЧИСЛА — размеры, отступы, gap), перепроверяй точечно по первоисточнику (визуал фрейма, файл, живая система).
- Комментарии Figma через MCP недоступны (
get_figma_dataих не отдаёт): ДО генерации ТК явно запроси у пользователя комментарии из макета (текстом или скриншотами) — в них часто живут правки поверх макета (тексты ошибок, убранные поля, финальные формулировки). Пока комментариев нет — источник числится незакрытым, об этом сказано в отчёте. - Если скоуп задан текстом ТЗ — каждый ТК привязывай к конкретному пункту ТЗ (колонка «пункт ТЗ» в таблице покрытия). Проверка, порождённая только макетом или эвристикой, в ТК не превращается — она идёт в «Вопросы аналитику» / «наблюдения вне ТЗ». Макет — источник точных значений для пунктов ТЗ, не генератор новых проверок.
-
Формат тест-кейсов:
- Наименование — короткое и понятное (объект: суть проверки, как «Открытие календаря», «Пагинация списка»). Без URL, селекторов и технических деталей в названии (им место в шагах/objective). Не пиши в названии TC-(номер ТК).
- Предусловия выполнения тест-кейса (если применимо)
- Шаги (максимально подробные, атомарные)
- Ожидаемый результат (указывай только после логически значимых шагов)
- Приоритет (High / Normal / Low)
- Тип (UI / Functionality / Integration — или значения, принятые в вашем проекте)
- Reference (ссылка или название макета из Figma/PDF, конкретный элемент) - если применимо
- Использовать ТОЧНЫЕ названия полей, кнопок, заголовков, плейсхолдеров как в реализации/макетах/ТЗ
- Если в макете поле называется «Кем выдан?» — писать «Кем выдан?», не «Кем выдан ДУЛ»
- Проверять: двоеточия, вопросительные знаки, регистр, пробелы в лейблах
- Если названия в требованиях и макетах расходятся — фиксировать как вопрос для аналитика
-
Шаги:
- Каждый шаг — одно действие
- Обязательно указывать: • "Кликнуть по кнопке «Название кнопки»" • "Ввести значение «…» в поле «Название поля»" • "Выбрать значение «…» из выпадающего списка «Название»" • "Навести курсор на элемент «…»" • "Открыть страницу по URL …"
- Избегай ссылок-сокращений: ❌ «аналогично», «повторить шаги», «как в предыдущем тест-кейсе», ❌ «выбрать значения согласно названию ТК» Каждый шаг должен читаться независимо от других ТК.
-
Ожидаемый результат:
- По умолчанию — отдельный Expected Result после значимых шагов, а не один общий в конце
- Указывай результат после шагов, где: • происходит валидация • меняется состояние UI • отправляются данные • отображается ошибка/сообщение и тд
- Формулировка: • "Система отображает…" • "Поле подсвечивается ошибкой…" • "Кнопка становится активной/неактивной…" и тд
- Источник ОР — требования/ТЗ, затем макеты. Реализация/стенд — НЕ источник ОР: из реализации берутся только точные названия элементов, а ожидаемое ПОВЕДЕНИЕ — из требований и макетов. Если реализация расходится с требованиями — это баг или вопрос аналитику, а не основа для ОР.
- ЗАПРЕЩЕНЫ в ТК формулировки «зафиксировать на прогоне», «уточнить по факту реализации», «сверить с реализацией»: они превращают тестирование в документирование того, что сделали. Неизвестный текст/поведение — это вопрос аналитику ДО прогона (раздел 11); в ОР — наблюдаемый ожидаемый смысл. Единственное исключение — снятие эталона с работающей PROD-реализации того же требования (например, текст той же валидации на действующей форме), когда аналитик явно подтвердил «требование то же».
What this file has done since we first saw it
Hashed on every crawl. A supply-chain change to an agent config is a question of when, not whether, so the history is kept rather than the latest state alone.
- 3d ago Changed · +9 lines 025f9f662dd4
- 8d ago First seen · 339 lines · 76 tokens per session scan A e6b5aec64b4d
test-cases is a skill published in the GitHub repository akovalion/paranoid-qa (13 stars, last pushed 6d ago), licensed MIT. It adds 76 tokens to every session and 6,976 once invoked, about $0.0004 per session on Opus 5. A static security scan graded it A with 0 findings. No closer match exists in the catalogue, so it is treated as the original; first seen 2026-08-30.
Other skills, from other repositories
mk:qa
Systematically QA test a web application and fix bugs found. Runs QA testing, then iteratively fixes bugs in source code, committing each fix atomically and re-verifying. Use when asked to "qa", "QA", "test this site", "find bugs", "test and fix", or "fix what's broken". Proactively suggest when the user says a…
qa-expert
Expert-level quality assurance, testing strategies, automation, and QA processes. Use when the user mentions testing, test automation, quality assurance, or Selenium, or when the task involves Testing Types, QA Processes, Test Strategy, or Defect Management.
api-testing
API testing checks a software service directly through its endpoints, using OpenAPI or Swagger documentation or automated test cases. It can produce and run scripts that test requests and responses.
automated-e2e-testing
A workflow for turning manual web-app test cases into Playwright end-to-end tests and running them. End-to-end tests check a complete user flow through the website.
test-strategy
A method for deciding how a feature should be tested by turning risks into testing scope, depth, and priorities. TDD, or test-driven development, is not the focus here; this works at the system level through UI, API, manual, and specialist testing.
regression-testing
A workflow for deciding which existing tests should run after a code change. Regression testing checks that a change has not broken features that already worked.