qa-test-runner
QA 测试执行与修复阶段技能，位于 spec-task 与测试脚本就绪之后。逐条执行测试用例、对失败进行三分类（测试脚本 bug、产品缺陷、环境问题、测试基础设施 bug、需求歧义）、修复最小根因、收集执行证据，并运行 completion 质量门禁。只负责“跑”，不生成报告、不审查代码、不判定 Ready，这些分别交给 qa-code-reviewer 与 qa-report-generator。不适用于报告生成、代码审查和用例设计。
Skill 广场
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更新于 10-21 00:11
测试与质量
12,423 个结果
qa-test-script-generator
QA 测试脚本生成技能：在用例确认后，把已确认业务用例展开为可执行的 spec-task 与测试脚本，产出 test-spec-tasks.json 供后续执行阶段逐条运行并收集证据。只负责生成可执行内容，不执行测试、不判定 pass/fail。
quality-assurance-agent
端到端 QA 验收编排器，作为顶层路由器按阶段调度子 skill，把功能验收、回归测试或质量检查请求拆分为上下文收集、风险分析、用例设计、脚本生成、执行修复、代码审查与报告生成，各阶段设门禁并产出可追溯产物。
multica-squads
Multica Squads 是 Multica 工作区中的路由与协调对象，用于创建、查看、更新、指派和调试小队。小队本身不是智能体，不自行执行工作，路由最终交给 leader 智能体运行。
ui-test-playwright
ui-test-playwright 是一个面向 Playwright UI 自动化测试的技能，用于设计包含 fixtures、projects、traces、截图、API 与 UI 联合覆盖及 CI 报告的测试方案，适合已有 Playwright 项目或需要落地方案的团队。
desktop-workflow-to-playwright
将桌面工作流 Markdown 文档转换为自包含的 Playwright 测试项目，包含认证脚手架、CI 工作流与 Vercel 部署保护头。生成结果可直接运行：cd e2e/desktop && npm ci && npx playwright test。
multi-user-workflow-to-playwright
将多用户工作流 Markdown 转换为自包含的 Playwright 测试项目，支持每个角色独立认证、多浏览器上下文测试模式，并生成 CI 配置与 Vercel 部署保护请求头。
forecast-premortem
Forecast Pre-Mortem 是一种预测压力测试技能：假设预测已经失败，反向推演失败过程，以发现盲点、尾部风险和过度自信，并据此调整置信区间。适用于高置信度（>80% 或 <20%）或重要预测的最终检查。
skill-code-review
Claude Octopus 的多AI代码审查技能，支持多提供商综合评审与PR内联评论，覆盖质量、安全、性能、架构及TDD合规检查，并可检测桩代码与自主生成代码风险。
memory-quality-auditor
用于审计记忆检索质量的工具，检查漂移、陈旧度与引用依据性，并生成可修复的待办清单。
perf-optimizer
perf-optimizer 是 OneKey 移动端（iOS）的系统化性能优化与回归调试技能，基于 perf-ci 基础设施和 performance-server 工具，通过建立基线、受控测量、分析瓶颈、定向改码、验证阈值并记录结果的迭代流程，处理 Home tokens 刷新等性能指标。
performance-report-analysis
该技能用于在性能测试执行完成后，帮助工程师和 QA 解读测试结果、定位瓶颈并按严重程度分类，最终产出两份结构化报告：面向工程师与 QA 的技术报告，以及面向业务干系人的业务报告。它强调先收集结果再分析，要求提供百分位数据（p95、p99）和 SLA 目标，否则使用行业默认值（p95 < 1000ms、错误率 < 1%）并明确说明假设。分析流程包括 SLA 合规检查、延迟分布分析、错误率分类、回归检测、按端点分析、图表解读以及尖峰测试与预热分析。每个发现都需标注严重程度（Critical/High/Medium/Low/Informational）。技术报告包含执行摘要、SLA 合规表、发现详情、回归对比、基础设施观察、建议汇总和测试条件；业务报告则将技术指标翻译为业务影响，不含原始百分位数字或工具名称。该技能仅覆盖测试后的分析与沟通，不涉及测试规划、VU 规模设定或 SLA 制定。
writing-tests
该技能用于分析现有代码并为其编写单元测试与集成测试，能自动检测测试框架、识别未被测试覆盖的代码路径并生成测试。适用于用户要求为已有代码添加测试、提升测试覆盖率，或为指定文件、模块编写测试的场景。它支持框架检测与初始化、目标代码分析、测试文件创建、外部依赖模拟以及运行验证等流程，并给出了 Vitest、Testing Library 的示例命令与代码结构。
code-review-patterns
code-review-patterns 是 cc10x 的内部技能，由 code-reviewer 与 silent-failure-hunter 加载，用于审查代码变更的正确性、安全、性能与可维护性。核心原则是先验证功能符合需求，再进行代码质量审查。
frappe-test
为 Frappe Framework v15 应用创建完整测试套件的 AI 技能，支持 pytest 兼容的测试类、夹具与工厂模式，覆盖 DocType、Service、API 等目标的单元、集成与端到端测试。
awt-e2e-testing
AWT 是面向 AI 编程工具的端到端（E2E）网页测试技能（Beta）：由 AI 设计声明式 YAML 场景，AWT 通过 Playwright 在真实浏览器中执行，并支持视觉匹配（OpenCV + OCR）与平台自动识别。安装命令为 npx skills add ksgisang/awt-skill --skill awt -g，但该入口不包含运行时与 YAML 规范。
android-cli-ui-automation-skill
该技能通过 Android CLI 在已连接的 Android 设备或模拟器上自动执行 UI 操作，适用于启动应用、点击按钮、输入文本、打开 URL 或驱动界面完成任务的场景。它采用“启动 → 观察 → 操作 → 重新观察”的循环推进，直到达成目标。观察方式有两种：android layout 用于获取结构化 UI 信息，适合常规界面；截图模式适合 WebView、浏览器页面、纯图标自定义视图、Canvas、地图或游戏画面等视觉定位更可靠的场景。操作层使用 adb shell input 实现点击、输入、滑动和按键。多设备连接时需通过 adb devices -l 获取序列号，并在 android 命令传 --device=<serial>、adb 命令传 -s <serial>。
write-user-story
该技能用于将功能想法、工单、笔记或现有行为等原始素材，转化为用户故事及验收标准。验收标准即需求，是可测试、原子化的规则，用户故事必须满足这些规则。技能强调用户故事应原子化（一个角色、一种能力）、清晰（不含模糊词汇）、完整（覆盖角色、触发、结果、业务规则，并在验收标准中涵盖空值、错误和权限路径）、一致（术语统一、无矛盾）、可测试（每个故事都有可度量的通过/失败标准）。输出默认包含需求描述与验收标准，每条需求至少对应一条验收标准，并为验收标准标注简短唯一编号。该技能还提供后续衔接：审查缺口与可测试性、识别风险场景、以及根据用户故事编写测试用例。适用于需要从零散输入提炼可测试需求的场景。
advpl-debugging
用于在 TOTVS Protheus 上调试、诊断和修复 ADVPL/TLPP 错误的技能，覆盖编译错误、运行时错误、记录锁定、性能瓶颈与 AppServer 崩溃日志排查，提供系统化调试方法与常见错误速查。
pytest-fixtures
pytest-fixtures 是一个面向 Python pytest 测试框架的技能，主要用于处理 pytest fixtures、conftest 文件、parametrize 装饰器以及 fixture 作用域（scopes），帮助完成完整的测试环境搭建与初始化。该技能宣称覆盖 Python 开发中使用 pytest 的核心到进阶概念、常见模式与最佳实践，适用于测试编写、配置、集成、性能优化与故障排查等场景。需要说明的是，所提供资料中关于安装命令、具体配置、代码示例和实际能力多为占位或泛化描述，未给出可验证的具体细节，因此本介绍仅依据资料中明确提及的内容整理，缺失事实暂未提供。
visual-debug
visual-debug 是一个用于诊断现有实现与参考证据差异的技能，通过 AE/SSIM、像素、区块、计算样式和过渡差异等检查定位问题。适用于参考与实现证据均已存在的场景，返回失败产物、选择器或区域、可能根因、修复建议及验证命令。
test
这是一个面向独立开发者的测试技能，用于在部署前验证功能、创建测试场景、发现边界情况以及确认缺陷修复。它提供了一套结构化的手动测试流程，包括功能测试清单、QA 工作流、边界情况测试、移动端与跨浏览器测试、表单与认证测试、第三方集成测试、缺陷记录模板、回归测试以及部署前检查清单。该技能强调按“构建→测试→修复→再测试→部署”的顺序执行，并给出应用健康评分表，帮助判断是否达到可发布状态。资料未提供自动化测试框架或付费测试服务的具体使用说明。
zero-script-qa
Zero Script QA 是一种不编写测试脚本、仅通过结构化 JSON 日志与实时监控来验证功能的测试方法论。它把传统“写测试代码→执行→检查结果→维护”的流程，替换为“搭建日志基础设施→手动 UX 测试→AI 日志分析→自动问题发现”。核心要求是记录所有 API 调用（包括 200 OK）、所有错误和重要业务事件，并让整个流程可通过 Request ID 追踪。日志采用可解析的 JSON 格式，字段保持一致（timestamp、level、service、request_id、message、data），不同环境使用不同日志级别。实时监控通过 Docker 日志流实现，由 Claude Code 实时分析、即时发现问题并记录。该方法配套提供日志架构规范、Request ID 生成与传播实现模式、后端（FastAPI）与前端（Next.js）日志代码示例、Nginx JSON 日志配置、docker-compose 配置、基于 Docker 的 QA 工作流、问题检测模式与阈值，以及迭代测试周期和 E2E 测试脚本模板。
test-architect
Test Architect 是一个用于测试设计与分析的技能，专注于测试策略制定、覆盖率缺口分析、边界用例识别、不稳定测试诊断以及测试套件架构审计。它提供六种工作模式：design（为功能或模块设计测试策略与测试金字塔）、generate（生成测试用例或测试代码）、gaps（从覆盖率报告分析覆盖缺口）、edge-cases（系统识别函数边界用例）、flaky（从日志和代码诊断不稳定测试）、review（审计测试套件架构）。该技能仅用于测试设计与分析，不负责运行测试、CI/CD、代码审查或 TDD 工作流。