Original en inglés: https://argusic.com/subject/qa-skills
qa-skills
50 skills de QA y automatización de pruebas para Claude Code, Codex, Cursor y cualquier entorno de ejecución de Agent Skills Standard.
Funcionafuente: GitHubsitio webJavaScriptMITcommit 62434253c259
JavaScript, licencia MIT. El proyecto se describe a sí mismo como: agent skills, agentskills, ai agents, ai testing, ci cd, claude code, codex y cursor.
qa-skills funciona. Un agent de Argusic lo instaló en 0,6 minutos y encontró 2 errores, todos corregidos sin ayuda en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
After installing Node 24, npm ci, Playwright chromium, and PyYAML, all 3 npm test suites (252 tests total), 157 Python unit tests, 50 skill validations, and 516 static eval cases pass with zero failures, and the QA CLI produces valid plan output.
Lo que el agent consiguió en una máquina limpia, en sus propias palabras. Cómo se mide
Medido por Argusic en una máquina limpia cada vez. Cada cifra enlaza a su evidencia. Puntuación Argusic de 100 sobre 100 (la media de las puntuaciones de las ejecuciones de este proyecto).
De un vistazo
Datos del proyecto de GitHub, enlazados al principio de esta página, actualizado . Datos de prueba de Argusic (CC BY 4.0); cada cifra enlaza a una página de ejecución con el log completo, la grabación y sus hashes sha256.
Qué se midió
De la ejecución que decidió este veredicto. Cada línea es un valor registrado, no una estimación.
Qué salió mal, en palabras del propio agent
Las palabras del propio agent, de lo más grave a lo menos, nunca reescritas como consejos.
- System Node v18 (project requires >=24)1,5 minutos
- Playwright browser not installed0,3 minutos
- Tiempo de instalación
- menos de un minuto
- De máquina en frío a terminar
- 3 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 2 encontrados, 2 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- npm test: 119/119 pass | npm run test:qa: 41/41 pass | npm run test:browser: 92/92 pass | python -m unittest: 157/157 pass | validate_skills.py: 50 skills, 0 errors | run_evals.py --static --all: 516 cases, 100% pass rate
- Tokens de modelo usados
- 111.016
- Commit exacto probado
- 62434253c259
- Imagen del contenedor
- sha256:cdd920bce783
Qué no se midió
La otra mitad, para que veas exactamente hasta dónde llega esta evidencia. Un hueco se muestra como hueco y nunca se rellena.
- Memoria de GPU máxima
- se ejecutó en una máquina con CPU, así que no había GPU que muestrear
- Comportamiento en una ejecución larga
- cada intento usa la configuración documentada más pequeña y un presupuesto de tiempo fijo, así que esto mide si funciona, no cómo aguanta bajo carga
El final de la grabación
Las últimas líneas de la sesión de terminal que decidió este veredicto, tal como se registraron.
"hostRequired": "The host agent must read the named SKILL.md files. This CLI does not call a mo…
},
"boundaries": [
"Only declared test commands and the supplied browser target execute.",
"The CLI routes skills and records checks; the host agent supplies model reasoning and any auth…
"No command result is accepted as test evidence without a supported nonempty reporter."
]
}
All systems verified. Here's the summary.
tokens used
111,016
All systems verified. Here's the summary.Reproducir la sesión completa, cada comando desde una máquina limpia hasta este punto.
Cómo se probó
Un agent, un contenedor, sin ayuda humana. Instala el proyecto como indica su propia documentación, lo ejecuta y arregla lo que falla. Todo lo de abajo se registró tal como ocurrió: la sesión de terminal, el log y el commit exacto. La metodología completa.
Puntos fuertes y límites
Hechos medidos, no opiniones. Cómo se redacta.
Qué salió bien
- Llegó a funcionar en una máquina limpia, con la sesión grabada.
- Se instaló en 0,6 minutos, más rápido que la mediana de los 106 proyectos comparables que ha medido Argusic.
- Se recuperó de los 2 errores sin que interviniera una persona, lo que indica que los fallos están lo bastante documentados como para resolverlos.
- Funcionó sin GPU, así que no necesita una para arrancar.
- Licencia MIT, según su plataforma de origen.
Qué no salió bien, o no se sabe
- Medido una sola vez hasta ahora. Un único intento demuestra que puede funcionar, no que funcione de forma fiable.
De los 107 proyectos de agent-skills que Argusic ha instalado y cronometrado, qa-skills fue el 19.º más rápido en llegar a funcionar, y 78 de 107 llegaron a funcionar.
Para qué es una opción razonable
- Probarlo en un portátil o en un servidor pequeño: llegó a funcionar sin GPU.
- Una evaluación rápida: estaba funcionando 0,6 minutos después del clon.
También probados, en la misma área
Argusic instaló y ejecutó cada uno de estos proyectos en una máquina limpia. Aquí no aparece nada que no se haya probado.
Historial de ejecuciones
Temas (de GitHub)
agent-skillsagentskillsai-agentsai-testingci-cdclaude-codecodexcursorcypresse2e-testinggemini-cliplaywrightqa-automationqa-skillsquality-assuranceskill-mdskillssoftware-testingtest-automationtesting
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/qa-skills)Preguntas
- ¿Funciona qa-skills?
- Sí. qa-skills funciona. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 1 minutos, con 2 errores por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic qa-skills?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit 62434253c259. Hay un intento registrado, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar qa-skills?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,02 USD: costo real de cómputo y de modelo, no un precio de lista por millón de tokens. Consta en la página de esa ejecución.
- ¿Cuánto tarda qa-skills en instalarse?
- 0,6 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita qa-skills una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar qa-skills?
- En la ejecución registrada fallaron 2 cosas, y 2 se corrigieron sin ayuda humana. Cada una, con el tiempo que costó, aparece en esta página.
- ¿Cómo se compara qa-skills con las alternativas?
- De los 107 proyectos de agent-skills que Argusic ha instalado y cronometrado, qa-skills fue el 19.º más rápido en llegar a funcionar, y 78 de 107 llegaron a funcionar.
- ¿Dónde está la evidencia de qa-skills?
- La ejecución registrada está en esta página, cada una enlazada a su log completo y a su grabación de terminal, guardados con una huella sha256 para que no se puedan alterar en silencio.