debugging-master
一套跨技术的系统化调试方法论技能，强调用科学方法、假设验证与根因分析定位缺陷；若临时排查十分钟无果即转为系统化流程，并通过修改代码验证假设，而非只读代码猜测。
Skill 广场
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更新于 10-23 00:13
测试与质量
12,540 个结果
boxlang-core-dev-logging
BoxLang 日志开发技能：通过 LoggingService 获取日志器，使用 BoxLangLogger 的 trace/debug/info/warn/error 方法记录日志，遵循参数化消息与统一日志入口规范。
hunt
这是一套名为 /hunt 的激进调试方法论技能，用于对问题做根因定位。它要求严格按阶段推进，用证据代替推测：先框定症状与环境，其次在条件允许时查询可观测性数据（如 Sentry、Datadog、OpenTelemetry、CloudWatch、Grafana），再建立确定性的复现，然后通过时间、代码、数据、配置差异进行二分定位，接着插桩观测、提出假设并预测-验证，用连续追问逼近根因，最后先写失败测试再修复，并通过回退确认因果关系、留下复盘钩子。技能给出多条硬性规则，例如没有确定性复现不修复、不压制症状、每次实验只变一个变量、不靠臆测、先证因果等，并建议维护假设审计记录与已知排除项列表。适用于生产或本地 bug 排查、间歇性问题、回归定位等场景。
drizzle-orm
Drizzle ORM 1.0 查询模式技能，面向使用 Relations v2 与 Relational Query Builder v2 的项目，用于编写、审查或调试 Drizzle 查询。
kotlin-testing
面向 Kotlin 项目的测试技能，覆盖 JUnit 5、MockK、Kotest 与协程测试，包含 mock 打桩、状态流断言、Compose UI 断言及常见问题排查，通过 Skill("kotlin-testing") 调用。
documentation-quality
为该技能提供文档质量标准和写作原则，用于在合并或发布前按明确标准审查文档，涵盖受众与范围、标题层级、示例可运行性、术语一致性和边界情况等要求。
raffle-winner-picker
该技能可从列表、CSV/Excel 文件或 Google Sheets 中随机抽取抽奖、赠品或比赛的获奖者，使用密码学级随机数保证公平无偏，支持多获奖者、去重、排除、加权与候补，并透明展示抽取过程与时间戳。
core-web-vitals
基于浏览器性能 API 测量任意 URL 的 Core Web Vitals（LCP、CLS、INP、TTFB、FCP），并按 Google 阈值评级，无需注册。
test-quality-review
Test Quality Review 是一个用于审查现有测试套件质量的技能，关注点不是覆盖率，而是测试是否真正在验证行为。它会读取测试文件，识别无断言测试、弱断言、被禁用或跳过的测试、过度 mock 以及缺失的边界用例等问题。该技能无需注册，也不需要 MCP，直接在 Claude Code 中运行，通过自然语言触发，例如“审查我的测试质量”。对每个发现的问题，它会给出文件与行号、问题原因以及更强的断言建议，并输出按类别汇总的审查报告。
nuxt-init
用于搭建带标准配置文件和 bun 脚本的全新 Nuxt 4 项目的技能：生成 prettier、eslint、gitignore、husky、vitest、tsconfig、sops 等配置，安装开发依赖并写入脚本，还可初始化 Terraform 脚手架。
eval-agent-md
eval-agent-md 是一款针对 CLAUDE.md 或智能体定义文件的行为合规性测试工具。它会自动读取目标文件，为其中的每条规则生成行为测试场景，并通过 claude -p 调用配合 LLM-as-judge 评分方式运行这些场景，输出包含每条规则（以及集成场景）通过/失败细分的合规性得分。可选生成测试多条规则交互的集成场景，也可选择运行自动化变异循环以改进未通过的规则。该工具以技能脚本形式提供，脚本需通过 uv run --script 运行，其内联元数据会自动解析依赖，无需 pip install。
git-bisect-debugging
该技能用于借助 git bisect 二分查找提交历史，定位引入缺陷或回归的具体提交。主智能体负责编排四个阶段，子智能体在隔离上下文中逐提交验证，适用于确定性、可自动化的回归排查。
testing
udecode/plate 仓库的 testing 技能，规定测试分层、覆盖率策略、文件组织与命令用法，强调 Bun 优先、快速迭代，仅保留单元、契约与序列化金样测试，不追求覆盖率数字。
nextjs-create-regression-test
把已验证的 Next.js 复现与 canary 验证结果，转写成 vercel/next.js 仓库中最小的回归测试；只新增测试文件，不改产品代码。适用于确认缺陷后需要补充测试的场景。
testing-nonfunctional-suite
面向生产部署前的非功能性测试技能，覆盖性能、安全、可访问性、兼容性与可用性验证，帮助确认应用在负载、安全标准和包容性设计等质量属性上达标。
quality-assurance-auditor
质量审计员（Quality Assurance Auditor）用于对数学建模论文生成流程做强制验收：检查赛题覆盖度、模型与任务匹配、逻辑一致性、评分点对齐、内容完整性与反灌水、证据与运行新鲜度、图表与正文引用链等，输出 PASS/FAIL 报告与修改清单，防止模型偷换、逻辑断链和内容空洞。
code-reviewer
用于数学建模代码审查的路由技能：识别已批准的建模代码是 Python 还是 MATLAB/北太天元，并按命名检查审查契约分派给对应审查器。
evaluating-gameplay-balance
这是一个用于评估和改善游戏玩法平衡的技能（Skill），适用于任何游戏引擎。它通过对比「单调策略」与「探索策略」在模拟环境中的表现，判断游戏是否奖励有技巧的玩法，并给出结构性改进建议。核心做法是运行可比对的模拟对局，记录得分、耗时、结束状态，以及死亡、生成、计分、输入和使用行为等遥测数据，计算 exploratory_ratio（探索最佳得分／单调最高得分）作为质量检测指标，而不是优化目标。技能强调在无人为限制（human-limited）运行的情况下，不得对难度或节奏下结论；对非确定性测试环境要求使用最小—最大区间而非点估计；并提出体验护栏，拒绝对游戏体验有损的改动。它还包含对报告诊断结果的分诊逻辑（mono_dominant、tied、marginal）、放弃标准，以及针对遥测稀疏时使用最小探针的建议。适用的工作流包括：定位或设计模拟测试台、选择可比对协议、校验遥测完整性、分析模式、定位根因、提出至少三种候选修复并复测。该技能依赖多个参考文档（模拟测试台、日志契约、改进分析、平衡模式、Godot 实现说明），并与 Godot 相关的脚手架和无头运行技能配合使用。
web-testing-visual-regression
视觉回归测试技能：讲解截图基线、渲染确定性、差异审查、基线保管与 CI 接入。适用于新增、评审或调试依赖截图对比的测试。
mobile-testing
面向 Android 的测试模式集合，覆盖 JUnit5、Mockk、Turbine 与 Compose 测试，用于单元、集成和 UI 测试。
xpath-injection-testing
XPath注入漏洞测试技能，提供检测、利用与防护方法论，涵盖漏洞原理、XPath语法基础、认证绕过、信息泄露、盲注与编码绕过技术，以及Burp Suite、Python lxml等工具用法和输入验证、参数化查询等修复建议。
anr-audit-and-fix
该技能用于审计 Android 代码库中的 ANR（应用无响应）风险，并诊断 ANR 堆栈转储。它提供两条执行路径：一是对源代码进行静态 ANR 风险审计，按风险分析指南逐步列出候选、证明执行线程、证明调用阻塞，再进行归因与分级，仅报告通过检查的候选，并将排除项单独列出；二是基于 trace 的诊断与修复，使用 trace 分析指南系统诊断，并按 ANR trace 报告模板格式化报告，仅针对 APP_DEFECT 或 APP_RESOURCE_OVERLOAD 提出应用修复建议，不针对 EXTERNAL_BOTTLENECK。适用于扫描 Android 代码中的 ANR 风险或分诊 ANR 堆栈转储。
axiom-analyze-test-failures
用于诊断 Swift Testing 测试为何失败，尤其是间歇性、flaky 失败与并行竞态。它会扫描测试文件，识别缺少 confirmation、缺少 @MainActor、共享可变状态、Task.sleep、缺 .serialized、崩溃日志及 Date 断言等问题并给出修复方向。
macos-apps
面向 Claude 的 macOS 原生应用开发技能包，用 Swift、SwiftUI 与 AppKit 全流程构建、调试、测试、优化并发布应用；仅用命令行，无需 Xcode 图形界面。