py-test-quality
用于衡量并改进 Python 测试覆盖率与测试套件质量的技能，结合覆盖率分析与变异测试，验证测试是否真能捕获缺陷，为安全重构提供保障。
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更新于 10-21 00:11
测试与质量
12,429 个结果
vlmkit
vlmkit 是基于 Playwright 与 pixelmatch 的 TypeScript 视觉回归测试工具集，可对比 HTML/URL 的像素与样式差异，输出结构化报告与截图；依赖 Node 24+，支持 CLI、CI 门禁与库式调用。
production-ready
Production Ready 是一个用于把未完成或开发中的应用系统化准备到生产环境的技能，通过代码库分析、Pest 单元/功能测试与 Playwright 界面测试、问题修复和最终验证来推进上线。
airflow
面向 VS Code 的 Apache Airflow 操作技能，通过扩展工具列出、暂停、触发、调试 DAG 并查看日志、连接、变量与服务器健康状态。
glslviewer-shader-debug
该技能用于将片段着色器或运行时着色器片段转换为标准 GLSL，并通过 glslViewer 无头渲染生成 PNG，便于检查着色器数学与轮廓形状。
boxlang-testing
BoxLang 应用的 TestBox 测试技能：支持 BDD 与 xUnit 两种风格编写、运行和调试测试，内置 expect 断言、$assert 断言库、MockBox 模拟、mockData 假数据生成，以及跳过、聚焦、生命周期钩子等能力。
chromium-browser
通过共享的 Chromium 浏览器操作 Chrome DevTools MCP，用于浏览、调试、自动化、视觉检查以及控制台和网络分析，并遵守页面归属与隐私规则。
browser-cdp
通过 Chrome DevTools Protocol（CDP）控制 Chrome 浏览器并复用已有登录态的技能，需 Node.js 20+ 与全局安装的 agent-browser。首次启动会结束用户常规 Chrome，必须事先征得同意，否则可能丢失未保存标签页或草稿。
parallel-code-review
Parallel Code Review 是一个基于 Cursor Task 工具的技能：并行启动四个只读 explore 子代理，分别从安全、性能、正确性和可读性四个角度审查同一份代码变更，再由主代理合并为一份按优先级排序的审查结果。
responsive-testing
在 Cursor 浏览器中以多种视口尺寸打开应用并截图，检查布局是否断裂的响应式测试技能。
unit-testing-test-generate
该技能用于自动生成跨语言的单元测试，强调较高覆盖率与边界情况。它会分析代码结构、识别测试场景，并按语言框架生成可运行的测试套件，包含 mock、fixture 与断言，同时可做覆盖率分析与缺口检测。原文说明其角色为测试自动化专家，支持 Python、JavaScript、TypeScript、Java、Go 等语言，对应 pytest、jest、junit、testing 等框架，并提供 React 组件测试生成示例。适用场景：为已有代码补测试、统一测试结构与覆盖、需要 mock、fixture 与边界校验。不适用：只需要集成测试或端到端测试、无法访问被测源码、出于合规要求必须手写测试。
increase-coverage
该技能为开发者提供代码覆盖率执行与提升的系统性指南，适用于基于 Melos 管理的 monorepo（多包仓库）项目。技能内容涵盖三个阶段：首先通过 melos run test 运行各包测试并生成覆盖率数据，再用 melos run coverage 合并各包的 lcov.info 文件，最后用 genhtml 生成 HTML 可视化报告；接着通过 grep 与 awk 管道命令快速定位未覆盖的行号；随后针对模型基础、复杂分支条件、异常捕获路径和深层递归集合等场景给出具体测试编写策略，以推动覆盖率提升至 100%；最后提醒在提交前执行 dart format 与 melos run analyze，并避免将覆盖率文件纳入 Git 版本控制。
improving-python-coverage
该技能用于提升 Python 单元测试覆盖率。它运行带覆盖率统计的单元测试，分析覆盖率报告，并编写有实际价值的测试，使覆盖率提升约 0.2%。适用于需要提高 Python 项目测试覆盖率的场景。
fix-flaky-tests
这是一个用于修复不稳定测试（flaky tests）的技能，基于 Tuist 测试洞察分析失败模式，定位根因并进行针对性修正。它通常接收一个 Tuist 测试用例 URL 或标识符，通过 tuist test case show、test case run list、test case run show 等命令获取可靠性指标、不稳定运行历史与失败详情（失败信息、文件路径、行号、崩溃报告等），进而阅读测试源码、识别常见不稳定模式（如时序与异步问题、共享状态、环境依赖、执行顺序依赖、崩溃等），并应用最小化修复。若未提供具体测试，可先用 test case list --flaky 发现全部不稳定测试，按套件分组、结合 test_run_id 与失败信息进行分诊。修复后需多次重复运行验证，可使用 xcodebuild 的 -test-iterations 与 -run-tests-until-failure 参数，必要时通过并行测试、Thread Sanitizer 等方式复现竞态条件。
flutter-verification
Flutter Verification 是一个面向 Flutter 项目的验证纪律约定，用于在声称工作完成、修复或通过之前，强制先运行 Flutter 验证命令并确认输出。其核心原则是“证据先于声明”，要求在任何成功或完成声明之前，必须提供新鲜的验证证据。该技能规定了静态分析（flutter analyze）、单元测试（flutter test）、构建验证（flutter build，仅在收尾阶段针对实际目标平台运行一次）以及可选的格式检查（dart format）等命令，并给出预期输出示例。它还提供了一套“门控函数”流程：识别证明命令、完整运行、读取输出、验证结论，最后才做出声明。此外，该技能列出了常见失败场景、危险信号、验证清单、合理化预防表，以及可选的 Flutter Web 视觉验证流程（依赖 design-polish 插件）。需要注意的是，该规则由工作流约定强制执行，flutter-craft 仅提供 SessionStart 钩子，工具层面并不会阻止过早的完成声明。
testing-ops
该技能提供跨语言的测试策略与模式，涵盖测试金字塔、单元/集成/E2E测试、TDD/BDD、测试覆盖率与mock策略等内容，并给出测试命名约定、Arrange-Act-Assert结构、各类测试替身用途、测试隔离方案、应测与避免测试的范围，以及测试质量检查清单和TDD工作流、mock策略、测试数据模式、CI测试等参考资源与覆盖率检查脚本。
health
AgenticNoteTaking 的 vault 健康诊断技能，按条件检查 8 类指标：schema 合规、孤儿笔记、链接健康、描述质量、三空间边界、处理吞吐、陈旧笔记与主题地图一致性，并生成报告。
network-penetration-testing
网络渗透测试技能，提供网络基础设施安全评估的方法论与工具用法，涵盖信息收集、漏洞扫描、漏洞利用、横向移动及报告编写，包含 Nmap、Masscan、Metasploit、Hashcat、Impacket 等命令示例，仅限授权环境使用。
abtesting-stats
abtesting-stats 是一个用于 A/B 测试统计分析的技能，支持 t 检验、卡方检验、Mann-Whitney U 检验、p 值与置信区间计算、Bonferroni/BH 多重比较校正以及贝叶斯 A/B 测试，可通过 CLI 或 API 调用。
causal-inference
用于在解读指标、调试系统行为、阅读A/B测试结果或判断X是否真的导致Y时，应用因果推断思路的技能。用反事实、混杂因素与因果结构，在依据数据采取行动前更严谨地评估因果主张。
flutter-mcp-toolkit-dogfood-iterations
这是 mcp_flutter 项目中用于运行和记录 flutter_test_app 试用（dogfood）迭代的技能。它围绕评分量规（tool_quality_rubric.yaml）、运行脚本（run_dogfood_eval.sh）和记录文件（dogfood_web_eval.yaml）展开，用于对 MCP 与 intentcall 相关工具进行质量打分与追踪。评分维度包括连通性、schema 有效性、处理正确性、捕获质量、视觉保真度、webmcp 一致性、intentcall 编写与文档真实性，加权总分需达到 80 分以上，达到 90 分或接受 pass_with_warnings 才可发布。适用于 Flutter MCP 工具链的迭代评估与质量回归场景。
flutter-mcp-toolkit-maintain-macos
该技能用于维护 flutter_test_app 的 macOS 展示应用与原生 intentcall 钩子，涵盖代码生成、app_links 调用、以及通过 VM MCP 进行运行时验证。适用于编辑 macOS Runner、Xcode Run Script 阶段或 intentcall:// 调用监听逻辑时使用。它说明了如何在 macOS 上启动展示应用、获取 WebSocket URI、执行 codegen sync 与 init intentcall-platform 检查、运行 validate-runtime 验证，以及查询和申请主机进程权限。WebMCP 的 modelContext 仅限 Web，macOS 侧用于验证 VM 扩展、动态注册表、原生调用与视觉捕获；WebMCP 对齐评分需另行运行 Web 迭代。
sanity-check
sanity-check 是 lazyworktree 项目中的一项质量检查技能，用于运行完整质量检查并实时汇报结果，涵盖 Git 状态、lint、测试与覆盖率，并分析阻塞问题、需关注文件、覆盖率缺口和项目整体健康状况。
ios-app-tester
基于 AXe CLI 的 iOS 模拟器测试技能，通过 Apple 辅助功能 API 实现 UI 自动化、无障碍审计、手势与文本输入、硬件按键模拟及录屏，适用于脚本化测试与 CI/CD 集成。