check-visual-changes
UI Verify 的交互式预览检查工具，用于编辑过程中快速验证组件改动。它上传已构建或已捕获的内容至 UI Verify 集群渲染，并与解析后的 CI 基线做差异对比，仅渲染用户指定的范围，结果与真实 CI 构建一致但不会影响 CI 基线，适合在编码循环中快速确认视觉改动是否合乎预期。
Skill 广场
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更新于 10-23 00:13
测试与质量
12,548 个结果
huggingface-community-evals
用于在本地硬件上对 Hugging Face Hub 模型运行评估的技能，支持 inspect-ai 与 lighteval，帮助选择 vllm、Transformers、accelerate 后端，并覆盖冒烟测试、任务选择与后端回退策略。
test-dependency-mapper
用于梳理不同测试类型之间的依赖关系、执行约束与环境/数据/资源/时间依赖的测试编排技能，可生成依赖图、识别关键路径与瓶颈，并给出并行化与依赖削减建议。
testing-database
testing-database 是一个数据库测试技能，用于测试数据库交互、模式、数据完整性与性能，并与集成测试和数据层测试协调。资料提供了用途、覆盖范围、示例命令与输出格式，但未说明具体平台、价格或安装方式。
testing-e2e
用于测试完整用户工作流的端到端测试技能，在接近生产的环境中模拟真实用户操作，覆盖关键业务路径、跨系统集成与验收场景，输出带通过、失败、警告和耗时汇总的测试结果。
testing-ecosystem
该技能用于理解完整的软件测试生态，涵盖各类测试的定义、关系、用途与适用场景，帮助设计测试策略、排查测试缺口并规划测试自动化与基础设施。
testing-integration
用于组件交互的集成测试技能，帮助验证多个组件、模块或服务之间的协作，包括API契约、数据库交互、第三方服务集成、微服务通信与数据流。
testing
该技能提供全面的测试能力，覆盖测试策略、自动化搭建、测试驱动开发（TDD）、测试编写最佳实践、覆盖率分析、CI/CD 集成，以及使用 Playwright 的 Web 应用测试。它适用于为项目搭建测试基础设施、制定测试策略与测试计划、编写单元/集成/E2E 测试、实施 TDD（测试优先）、分析测试覆盖率与质量、将测试接入 CI/CD 流水线、用 Playwright 测试 Web 应用、调试测试失败、编写测试夹具/模拟数据/工厂函数、模拟外部依赖、组织测试文件结构、测试异步代码与事件驱动行为、为 UI 组件实施快照测试、配置覆盖率阈值等场景。技能包含 Python 辅助脚本（如 with_server.py 管理服务器生命周期），并附带框架工作流、测试模式、Web 应用测试、测试质量报告模板等参考文件。
scale game
Scale Game 是一种极端尺度压力测试方法，通过在超大/超小、瞬时/长期等极端条件下检验方案，暴露隐藏于正常规模下的根本性问题。它围绕多个维度展开测试：数据量（1 条 vs 10 亿条）、速度（即时 vs 一年）、用户数（1 人 vs 10 亿人）、持续时间（毫秒 vs 数年）、失败率（从不失败 vs 始终失败），以揭示算法复杂度上限、异步与缓存需求、并发与资源限制、内存泄漏与状态膨胀、错误处理是否充分。执行流程为：选定可变极端维度，测试最小值（缩小 1000 倍/变快/变少），测试最大值（放大 1000 倍/变慢/变多），记录何处崩溃、何处依然稳固。文中示例包括：错误处理在 10 亿规模下日志被淹没导致系统崩溃；同步 API 在全球规模下因网络延迟而不可用，异步与消息传递成为生存必需；内存状态在数年时长下无限增长最终崩溃。该方法适用于需要在早期验证架构、发现系统极限、避免“开发环境能跑”却难以上生产的场景。
audit-and-fix
audit-and-fix 是一个无障碍（a11y）审计与修复技能，用于闭合“审计→编辑→验证”的闭环。它先运行无障碍审计，将修复应用到源代码，再重新审计以确认问题已解决且未引入新违规。该技能优先使用实时 DOM 审计：当会话中存在浏览器 MCP（如 chrome-devtools-mcp、playwright-mcp、puppeteer-mcp）时，审计针对渲染后的页面进行，可捕获 SPA 内容、网页字体对比度以及挂载后的 ARIA 状态；若未连接浏览器 MCP，则静默降级为静态回退流程，仅针对 HTML 文件或字符串审计，并在报告中说明仅渲染时出现的问题类别不会被捕获。它适用于“修复 X 的无障碍问题”“审计并修复”“让这个可访问”等场景，或用户直接提供一份违规报告要求应用。修复过程中会依据规则的可修复性分类处理：机械类直接套用 Fix 指令，上下文类不臆造内容而是留下带规则 ID 的 TODO，视觉类对对比度给出保持色相的十六进制调整建议并重新审计。验证阶段通过 audit_diff 对比复查，确认目标违规进入已修复桶且无新增违规，必要时用 quick_check 给出通过/失败结论。
test-generator
Test Generator 技能自动生成全面的测试套件，涵盖单元测试、集成测试、mocks 与边界情况覆盖，支持 Jest、Vitest、pytest、xUnit 等框架。可通过 /test 命令触发，用户要求生成测试或需要测试覆盖率时使用。兼容 Codex 与 Claude Code。
alterlab-ssci-measurement-gate
AlterLab 学术技能套件中的测量质量门禁技能，用于在信任量表或测量工具前检查构念定义、信度证据、效度证据、维度结构与跨组测量不变性，本身不拟合因子模型，而是要求提供正确证据并转交心理测量技能执行。
test-with-meticulous
用于前端改动后的视觉回归验证：触发 Meticulous 测试运行，检查截图差异并判断每处视觉变化是预期还是非预期，必要时修复后重跑。
xcuitest-real-device-config
该技能用于为 Appium XCUITest 准备真实的 iOS 或 tvOS 设备，通过校验设备就绪状态、信任与开发者模式、签名与描述文件、WebDriverAgent 部署以及连接性，确保真机测试环境可用。它从 setup-xcuitest 技能的前置条件通过后进入，支持 Appium 托管的 xcodebuild 构建路线，以及预构建、预安装或运行中 WDA 端点等复用路线。工作流强调安全约束：Apple 凭据、描述文件内容、私钥、签名归档和密码不得进入代理输入或命令输出，设备与签名标识仅以脱敏指纹或匹配/不匹配结果报告；特权命令、信任变更、签名修改、包变更或设备安装均需用户明确批准。完成标准要求构建或安装路线在设备、签名、描述文件、代码签名、部署和连接性检查全部通过后才报告为通过；运行中 WDA URL 路线只需端点可达且 Appium 会话成功附加即可。
systematic-debugging
一个强调“先找根因再修复”的系统化调试技能，适用于遇到任何错误时。它要求按四阶段流程排查：理解错误、提出假设、验证假设、修复并验证，避免凭猜测直接改代码。
verification-before-completion
一个用于任务收尾前核验的 AI 技能，强调任务必须被真正验证完成，而非仅尝试过。适用于在宣布任何任务完成之前，按清单检查代码、文件与 API 是否达标。
bmad-os-review-pr
bmad-os-review-pr 是 bmad-method 项目中的双层 PR 审查工具，代号 Raven's Verdict。它并行运行两种审查：对抗式、挑剔式审查与边界情况猎手，然后将发现的问题合并并去重，形成统一的审查结果。该技能通过读取 prompts/instructions.md 并执行其中的指令来工作。适合在代码合并前对拉取请求进行更严格、更全面的质量把关。
playwright-e2e
为 Web 应用编写 Playwright 端到端测试的技能，适用于搭建 e2e 测试、测试认证流程和编写浏览器自动化脚本。主张一次性生成完整测试脚本而非交互式逐条操作，并给出项目初始化、认证绕过、JWT 辅助、测试结构与常见坑点。
axiom-run-tests
用于运行 XCUITests 并解析测试结果的技能：通过 xcodebuild 执行测试、用 xcresulttool 读取 .xcresult 结果包，汇总通过/失败数量、分析失败原因并导出失败截图与视频附件。
systematic-debugging
systematic-debugging 是一个面向 AI 代理的调试技能，要求先定位根因再修复，禁止在未完成根因调查前提出修复方案。适用于测试失败、生产缺陷、异常行为、性能问题、构建失败与集成问题等场景。
commit-expert
Commit Expert 是一个面向 AI 智能体的 Git 提交与推送安全技能，强调先检查仓库状态与策略、再执行变更，按操作粒度授权，避免破坏性命令，并基于实际 diff 生成提交信息。
Hardening
Hardening 是 LifeOS 中的测试加固技能，通过属性测试、变异测试、CRAP 复杂度评分、DRY 重复检测和验收测试变异等工作流，强化已有测试、ISC 与代码的健壮性，不新增功能。目前仅 PropertyTest 工作流可用，其余为待实现存根。
mockstar-mock
mockstar-mock 是一套从 API 规格与文档生成可运行 mockstar 模拟服务的技能：接受 OpenAPI、Postman、HAR、curl、GraphQL 与文字文档，合并为端点清单后产出带场景、动态处理与 webhook 的 mock 项目，并启动服务做冒烟验证。
skill-creator
Skill Creator 用于创建、修改、评估、打包和上传 Skill，帮助用户设计并沉淀一类任务的 AI 技能。它强调不直接完成任务，而是教会 AI 如何做某类任务，适合从零创建技能或优化已有技能。