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 agentmods add skills/akovalion/paranoid-qa/testingnpx skills add akovalion/paranoid-qa --skill testinggit 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/testing)<a href="https://agentmods.dev/skills/akovalion/paranoid-qa/testing"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/akovalion/paranoid-qa/testing.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 | $0.00085 | $0.08497 |
| Opus 5 | $0.00043 | $0.04248 |
| Sonnet 5 | $0.00017 | $0.01699 |
| Haiku 4.5 | $0.00009 | $0.00850 |
Grade A, and why
testing scanned grade A with 1 finding 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 today.
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.
Makes network callslowCapability
Not a fault in itself. Listed so you know the mod talks to something, and to what.
- **КРАСНЫЙ ФЛАГ: инструмент и браузер расходятся при идентичном запросе.** curl/API-клиент даёт 200, а браузер — 5xx, payload и заголовки совпадают побайтово → в 99% случаев это твой перехват, а не дефект. **Первым дело How it starts
The opening of the file, as written. The whole thing — 161 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
Мастер-чеклист «как тестировать что угодно» — frontend/UI и backend/сервисы. Доктрина:
- Дотошность по умолчанию. Покрывай всё сам: happy path → негатив → границы → редкие комбинации. Глубина пропорциональна риску, но классы проверок не пропускай.
- Доказательность. Pass/Fail ставится ТОЛЬКО по наблюдённому артефакту (скриншот, ответ сети, лог, дамп БД). Не проверял —
Not tested, помешали —Blockedс причиной. Никаких галлюцинаций и «по логике должно работать». - Логируй каждое отклонение сразу. Любое расхождение с макетом/требованиями фиксируй немедленно, даже минорное (отступ, копирайт, цвет).
- Цель — заменить ручное тестирование. Надёжность важнее скорости; «не успел/не смог» пишем прямо.
0. Процесс (для любой задачи)
Сбор контекста
- Прочитать тикет целиком: описание, AC/Gherkin, комментарии, вложения, связанные задачи (blocks/relates/epic), компонент, релиз.
- Зафиксировать source of truth для каждого требования (AC → ТЗ/Confluence → Figma → прод-поведение) и приоритет при конфликте.
- Сверить Figma: версия, режим (desktop/mobile/adaptive), states (default/hover/focus/active/disabled/loading/error/empty), варианты компонентов, токены; что в макете vs что «подразумевается».
- Найти существующие ТК (в вашей TMS — Zephyr/TestRail/др.) и автотесты (в репозитории автотестов проекта): переиспользовать, выявить пробелы, не дублировать. Статусам TMS не верить слепо — сверять с живыми тестами: встречаются «Automated» без существующего автотеста и «требуется автоматизация» на давно покрытом.
- Снять прод/preprod baseline (как фича работает сейчас — для регрессии и воспроизведения багов на актуальной версии).
- Уточнить окружение: стенд, доступы, тестовые учётки/роли, фиче-флаги, состояние данных, версия билда/коммит.
- Определить интеграции и зависимости: внешние API, платёжки, авторизация, очереди — что мокается, что реально.
- Явно зафиксировать out of scope (нативные приложения, неподдерживаемые браузеры, легаси-флоу).
Анализ требований и вопросы аналитику
- Каждый AC → проверка; каждая проверка → ссылка на AC или явная пометка «доп. эвристика».
- Когда скоуп = конкретное ТЗ: вердикты Pass/Fail только по его пунктам; находки вне ТЗ — отдельным блоком «вне скоупа» (наблюдение/вопрос), не Fail и не дефект задачи.
- Выявить неоднозначности («должно корректно работать», нет конкретных значений, неуказанные границы, неопределённое поведение при ошибке).
- Расхождения тикет ↔ Figma ↔ прод ↔ доку — НЕ закрывать допущением, выписать вопросом.
- Зафиксировать неопределённое поведение: пустые состояния, ошибки сети/сервера, таймауты, отказ интеграции, параллельные действия, истёкшая сессия.
- Уточнить: валидации (обязательность, форматы, маски, длины, допустимые символы, клиент vs сервер, тексты ошибок); права/роли (кто видит/может, неавторизованный, без permission); локаль/форматы (язык, дата/время/валюта/числа, TZ, направление текста).
- Все вопросы — списком с пометкой блокирующий/неблокирующий; блокирующие закрыть до старта.
Приоритизация и риск
- Риск по областям = вероятность дефекта × влияние (деньги, безопасность, данные, репутация, частота использования).
- Фокус на изменённом коде и его blast radius, а не ровным слоем.
- Решить: что автоматизировать (стабильное, регрессоопасное) vs ручная проверка (разведка, UX, разовое, визуал).
- Выделить smoke-подмножество (критичное для быстрой проверки билда) и regress-подмножество.
- Под дедлайн договориться о глубине явно, а не молча урезать.
План / матрица покрытия
- Scope: что входит/нет, на каких окружениях/браузерах/вьюпортах.
- Матрица: браузеры (Chromium/WebKit/Firefox) × вьюпорты × роли × состояния данных.
- Классы проверок: функциональные (happy/negative/boundary), UI/верстка/адаптив, валидации, навигация/роутинг/deeplink, состояния (loading/empty/error/success), доступы/роли, интеграции/API, данные/персистентность; нефункциональное (перф, security) где релевантно.
- Для каждого пункта: предусловие → действие → ожидаемый результат → привязка к AC/источнику.
- Тестовые данные: валидные/невалидные/граничные, спецсимволы, длинные строки, пустые значения, разные роли/состояния аккаунта.
- Согласовать exit-критерии и формат отчёта ДО выполнения.
What ships with it
6 files beside SKILL.md in the same directory: the scripts, references and assets a skill reads on demand. Not counted in the per-session cost; read them before you install if any of them is executable.
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.
- today Changed · +1 lines daef60096322
- 4d ago First seen · 160 lines · 85 tokens per session scan A c5a7eaa61ee3
testing is a skill published in the GitHub repository akovalion/paranoid-qa (13 stars, last pushed 2d ago), licensed MIT. It adds 85 tokens to every session and 8,497 once invoked, about $0.0004 per session on Opus 5. A static security scan graded it A with 1 finding (makes network calls). No closer match exists in the catalogue, so it is treated as the original; first seen 2026-08-30.
Other skills, from other repositories
qawolf-cli
Manage QA Wolf through the qawolf CLI. Use when asked to create, update, or list coverage requests, bug reports, or maintenance reports; start a run of flows or tags on the QA Wolf platform or read a run's results; list, set, or delete environment variables; manage environments, flows, or tags; request automation of…
automated-e2e-testing
将手动测试用例转为 Playwright E2E 测试并执行时使用;含写自动化前的业务熟悉踩点、Page Object/Helper 编写、执行中的 Bug 证据收集与报告条目记录。不用于:纯 API 接口测试(api-testing)、以理解系统为目的的独立探索会话(exploratory-testing)、已确认 Bug 的根因分析(bug-analysis)。.
test-strategy
回答"这个功能应该怎么测"——把风险翻译成两域测试范围与深度。策略位于"需求 → 风险分析 → 策略 → 测试设计 → 用例"链路中,跳过策略直接写用例是本框架明确反对的。.
api-testing
接口级测试时使用——从 OpenAPI/Swagger 文档或用例 Schema 中可自动化的接口用例出发,覆盖参数、边界、鉴权、幂等、并发、错误响应与数据一致性,产出可执行的 API 测试脚本与运行结果;含接口压测承接(k6,类型矩阵轴 1 执行层)。不用于:Web UI 流程(automated-e2e-testing)、手动用例编写(test-case-writing)。.
regression-testing
代码变更(diff/Bug 修复/需求变更)后判断应回归哪些测试时使用——沿"改动文件 → 改动函数 → 受影响功能 → 受影响用例"分析链,基于用例 Schema 的追溯映射产出分级回归清单。不用于:用例文件本身的增量修改(test-case-writing)、长期回归策略(test-strategy)。.
exploratory-testing
需求不完整、系统陌生、文档不足时,发起以理解系统/发现风险为目的的独立探索式测试会话时使用——charter 驱动(目标 → 探索 → 记录),产出探索笔记(系统理解/风险清单/测试想法)作为需求建模输入或独立交付。不用于:为写自动化踩点的小规模探索(automated-e2e-testing 工作流零)、按既有用例执行(执行类 skill)。.