odoo-test-writer
用于为 Odoo 自定义模块编写和改进测试的技能，基于 Odoo 测试框架。覆盖 TransactionCase、HttpCase、Form 等测试类型，以及 ORM 流程、约束、计算字段、权限、控制器和报表等行为面的测试。
Skill 广场
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更新于 10-23 00:13
测试与质量
12,554 个结果
matlab-write-tests
用于编写和整理 MATLAB 单元测试的技能，基于 matlab.unittest 与 matlab.uitest 框架，支持基于类的测试、参数化测试、fixtures、错误与警告验证、App Designer 交互测试以及基线/回归测试。
e2e-test-create
为 Metabase 代码库生成符合约定的 Cypress E2E 测试的技能：先阅读 React 组件源码理解 DOM 结构、选择器与用户流程，再生成测试；失败两次后回退到 Playwright 探索。
startup-idea-validator
以投资人或联合创始人视角压力测试创业想法：先把想法论证到最强，再从问题、市场、切入点、时机、壁垒和分发等维度严格审视，指出最可能致命的假设，并给出本周可执行的最低成本验证实验与结论。
reading-isnt-proof
针对同一契约存在多个实现（如适配器、后端、客户端或真假实现）的场景，强调不能仅凭阅读代码就下结论，应编写可执行的对比测试电池并运行，用结果判断一致性。
agent-failure-recovery-testing
用于围绕 Agent 故障分类、重试/回退/升级、状态一致性、用户通知与恢复证据开展有证据的分析、设计与验证准备，输出带假设、信息缺口和人工决策边界的受限初版。
automation-roi-analysis
用于自动化投资回报（ROI）分析的技能，围绕自动化候选场景、构建/运行/维护成本、收益假设、时间窗口与敏感性展开有证据边界的分析，输出可执行改进建议，不替代人工决策。
chaos-testing
混沌测试技能：面向故障注入假设、爆炸半径、停止条件与安全护栏的有界分析，产出一份可评审的初稿，区分事实、推断、建议与人工决策。
circuit-breaker-testing
面向熔断器测试的技能，用于对 closed、open、half-open 状态、阈值证据、恢复探测与降级进行有证据边界的分析与验证准备，输出风险、证据与优先级整理结果。
combinatorial-testing
组合测试设计技能：在因素、取值和约束明确后，选择高风险的多因素组合并输出 CT-## 候选。它只产生证据边界内的设计候选，不执行测试，不宣称覆盖或通过。
disaster-recovery-testing
该技能用于灾备测试（Disaster-Recovery Testing）的证据边界化分析与验证准备，覆盖灾难场景、恢复优先级、备份证据、运行手册和恢复验证，输出按风险、证据与优先级组织的可评审草稿，不执行故障注入或访问生产系统。
failover-testing
该技能用于以证据为边界开展故障切换测试分析，覆盖主备触发、流量转移、数据一致性与恢复证据，输出可评审的初稿与验证准备，不执行真实故障注入或访问生产系统。
model-based-testing
基于模型测试（MBT）设计技能，从有来源的行为、状态或流程模型推导测试路径候选，输出 MBT-## 设计候选。不执行测试，不声称覆盖率或通过结果，仅在证据边界内工作。
multi-agent-testing
多 Agent 协作测试技能：围绕委派、协调、共享状态、冲突、所有权、终止与可追溯性开展有证据边界的分析、设计与验证准备，适用于评审 Agent、RAG 或 LLM 方案与证据，并形成可执行改进项。
mutation-testing-analysis
用于变异测试分析的技能，依据变异算子、被杀死与存活变异体、等价变异体说明和测试映射，整理可追溯的测试有效性证据候选，输出 MTA-## 发现项；不执行测试，也不把候选数量当作覆盖率或发布依据。
property-based-testing
性质测试设计技能：把不变量、生成域与收缩策略整理为可复核的性质测试候选（输出 PBT-##）。只产出证据边界内的设计候选，不执行测试，不宣称覆盖或通过。
quality-dashboard-design
用于围绕质量仪表盘的受众、决策问题、面板、钻取、刷新与告警边界进行受限分析、设计与评审的技能，输出覆盖证据状态、优先级和人工决策边界的初版方案。
quality-debt-analysis
面向质量债务分析的中文技能：梳理债务项、来源、影响、年龄、优先级、责任人与偿还权衡，输出带证据状态和决策边界的结构化结果，供人工做风险接受与发布决策。
quality-maturity-assessment
这是一个面向质量实践成熟度评估的技能，用于在证据受限的前提下分析成熟度维度、评分锚点、证据充分性与改进缺口，把评审转化为可执行的改进项。
quality-metrics-design
质量指标设计技能，用于产出有证据边界的指标定义、计算口径、数据来源、刷新时效与反操纵边界；适用于评审现有方案并形成可执行改进项，信息不足时交付标注假设与缺口的受限初版。
quality-productivity-metrics
用于质量与交付指标的证据边界分析技能，覆盖指标定义、分母、归因限制、指标博弈风险与人工决策边界，帮助审查计划、结果或指标并转化为可执行改进。
rag-quality-testing
面向 RAG 输出的质量测试技能，围绕 grounding、相关性、完整性、引用支持、拒答与答案级证据开展有证据约束的分析、设计与验证准备，并产出可执行的改进项。
recovery-testing
恢复测试技能：围绕恢复点、恢复时间、恢复步骤、验证证据与人工接管，产出有证据边界的恢复测试分析与验证准备，适用于资料不完整时交付可复核初版。
requirement-consistency-analysis
需求一致性分析技能：对比多份需求、契约、设计或规则文档，检查术语、标识符、格式、状态、规则与行为在同一适用范围下是否一致，适用于 PRD、用户故事、API 契约、原型与验收标准可能存在冲突的场景。