ac-qa-reviewer
AC QA Reviewer 是一个用于对功能实现进行质量保证审查的 Skill，适用于审查代码质量、检查实现标准、执行 QA 周期或验证功能等场景。它在功能标记为完成之前，从代码质量、安全性、性能、测试和文档五个维度进行审查，并输出包含评分、阻塞性问题、建议和可自动修复项的审查报告。
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更新于 10-24 00:15
测试与质量
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ac-tdd-runner
AC TDD Runner 是一个用于功能实现的测试驱动开发（TDD）自动化工具。它强制执行 RED-GREEN-REFACTOR 循环，确保所有功能都以测试优先的方式实现，从而提升代码质量与可维护性。该工具通过 Python 脚本提供 TDDRunner 类，支持运行完整的 TDD 周期，包括编写失败测试、实现最小通过代码以及重构清理。它可与 ac-test-generator、ac-criteria-validator 和 ac-task-executor 等工具集成，适用于需要严格测试覆盖和规范开发流程的软件项目。
ac-test-generator
AC Test Generator 是一个面向 TDD（测试驱动开发）的测试生成工具，隶属于 adaptationio/skrillz 技能集合。它的核心用途是在功能实现之前先生成失败的测试，落实 TDD 的 RED 阶段，从而让每个功能都有较完整的测试覆盖。工具以 Python 脚本形式提供，可导入 TestGenerator 类，给定项目目录后为指定功能异步生成测试并写入测试文件。生成的测试结构遵循 Arrange-Act-Assert 模式，示例中展示了用户注册功能的 pytest 测试类，包含有效注册、重复邮箱、弱密码等用例。工具区分单元测试、集成测试与 E2E 测试三类：单元测试测单个函数并 mock 依赖、执行快、覆盖高；集成测试测组件交互、使用真实依赖与数据库事务、覆盖 API 端点；E2E 测试覆盖完整用户流程、浏览器自动化、真实环境与验收标准。配置以 JSON 形式给出，可设定测试框架（如 pytest）、覆盖率目标、单元/集成/E2E 的路径模式以及 fixtures 目录。其工作流为：分析功能与测试用例、搭建测试文件结构、生成测试函数、校验测试确实失败（RED）、输出测试位置。该工具需与 Claude 等实现工具配合，形成 RED（生成失败测试）、GREEN（写最小实现通过测试）、REFACTOR（在测试通过前提下清理代码）的循环。
api-testing
该技能提供使用 Playwright 进行 REST 与 GraphQL API 测试的方法，适用于接口测试、端点模拟、响应校验以及与端到端流程集成。基于 Playwright 自带的 API 测试能力，无需额外安装包，安装 @playwright/test 即可。主要涵盖 GET、POST、PUT/PATCH、DELETE 请求测试，支持 Bearer Token 与 Cookie 认证，提供 GraphQL 查询与变更测试、接口模拟（模拟响应、错误与延迟）、响应校验（JSON Schema、响应头）、文件上传等示例，并给出将 API 测试与 E2E 测试分离等最佳实践。
multi-ai-testing
multi-ai-testing 是一套面向测试驱动开发（TDD）的工作流工具，核心特点是通过“测试与实现由不同智能体分别完成”的独立验证机制，防止测试走过场或针对实现代码过度拟合。它提供四类核心工作流：TDD（先写测试、确认失败、再让独立智能体实现、最后独立评分验证）、测试生成（单元、集成、E2E、属性测试、边界用例，目标覆盖率≥95%）、覆盖率校验（以≥80%为门槛、≥95%为目标，找出未覆盖代码并补测）、以及独立验证（由未接触实现过程的智能体对测试质量打分，关键功能可启用多智能体投票）。所有流程遵循测试先行、独立验证、非确定性评分、自愈测试等原则。使用前提是已安装 Jest、Vitest、pytest 等测试框架并具备覆盖率工具，建议配合 multi-ai-implementation 与 multi-ai-verification 使用。适用于需要防作弊、追求高覆盖率的测试场景。
performance-testing
该技能用于在 Playwright 测试中集成 Lighthouse 审计与 Web Vitals，实现对页面加载时间、Core Web Vitals 以及性能预算的测量与强制校验。它适合需要在自动化测试流程中持续监控网页性能、防止性能回退的场景。技能提供 Lighthouse 审计、移动端与桌面端配置、Core Web Vitals 采集、Navigation Timing 与 Resource Timing 读取、性能预算定义、网络与 CPU 限流模拟、HTML/JSON 报告生成、指标历史追踪以及 GitHub Actions 持续集成示例。安装依赖为 npm install -D playwright-lighthouse lighthouse。
testing-validator
testing-validator 是面向 Claude Code 技能的功能测试验证工具，通过系统化测试操作验证技能是否真正可用，而不仅仅是看起来完善。它提供五种测试操作：功能测试（验证核心功能是否达成既定目的）、示例验证（自动执行文档中的代码与命令示例）、集成测试（验证技能与依赖及组合工作流的协作）、回归测试（确保更新不破坏既有功能）、边界情况测试（处理异常场景与边界条件）。该工具与 review-multi 互补：review-multi 负责质量评估（结构、内容、模式、可用性），testing-validator 负责功能验证（能否运行、示例能否执行、集成是否正常），两者结合构成完整验证。主要收益包括自动执行示例以捕获失效示例、验证技能组合正确性、防止回归、覆盖边界情况以及提供一致可重复的系统化测试。适用于部署前测试、示例验证、集成验证、更新后回归测试、综合 QA、CI/CD 集成、边界情况验证和功能认证等场景。
testing-workflow
testing-workflow 是一个综合测试工作流技能，通过编排 skill-tester 与 skill-validator 的操作，对技能进行功能测试、示例验证、集成测试和可用性评估。它包含四个顺序步骤：示例验证、场景测试、集成测试和验证检查，用于在部署前确认技能能否正确运行。该技能适用于新功能实现后的功能测试、示例与文档验证，以及工作流类技能的集成验证。
visual-testing
本技能介绍视觉回归测试（Visual Regression Testing）的三种实现方式，通过对比截图发现非预期的 UI 变化。涵盖 Chromatic（云端方案，支持无限并行，推荐使用）、Lost Pixel（可自托管的开源替代方案）以及 Playwright 内置快照测试（最简单的方案）。文档提供各方案的安装命令、配置示例、CI 集成方式（如 GitHub Actions）、跨平台问题解决方案，以及稳定选择器、固定视口、模拟时间与数据、组件级测试等最佳实践。适用于需要检测 UI 变化、保持视觉一致性、审查设计改动的开发与测试团队。分类为测试与质量。
agent-evaluation
用于设计 AI 智能体评测系统的技能，帮助选择评分器组合、基准形态、评测工具边界与生产反馈闭环。适合在决定如何度量编码、研究、对话或计算机使用类智能体时使用，而非直接构建功能本身。
test-master
Test Master 是一个面向软件测试的 Claude Code 技能，覆盖单元、集成、E2E、性能与安全测试，帮助编写测试、制定测试策略、分析覆盖率并搭建自动化框架。
alibabacloud-pts-pilot
阿里云 PTS 性能测试服务的路由型技能，仅负责解析用户意图并委派给对应子技能，自身不执行任何 CLI、Shell 或 API 命令。
alibabacloud-pts-reporter
阿里云 PTS 压测报告分析技能，只读读取历史压测报告（HistoryReportId），基于报告可见数据输出按严重程度排序的发现，不涉及实例级资源诊断。
alphagbm-dividend-strategy
AlphaGBM 港股与 A 股高息策略评分技能，从股息质量、可持续性、现金流、估值与动量等维度评估分红候选标的，输出因子得分、缺失数据与核验建议，不构成交易指令或收益承诺。
risk
统一风险引擎，提供 VaR、压力测试、波动率状态检测与自动风控，支持聊天命令和 TypeScript API，用于交易前校验、熔断、损失限额与紧急停止。
meticulous-cli-simulate
Meticulous CLI 的 simulate（别名 replay）命令用于在 Chromium 浏览器中回放已录制的会话。它会用录制时保存的响应来桩化网络请求，可选地截图并与基准回放进行像素差异对比。该命令支持指定回放目标（原始 URL、自定义 URL、已上传的静态资源或 Docker 容器、先前模拟的快照资源），提供截图与差异阈值选项、逐步调试器、浏览器执行选项以及网络调试日志选项，主要用于本地调试和手动回放测试。
mobile-debugging
本技能专注于 React Native 与 Expo 应用在 iOS 和 Android 平台上的调试工作，涵盖调试工具的使用、崩溃分析、网络请求排查以及常见 React Native 问题的定位与修复。技能内容涉及 React DevTools、Chrome DevTools 远程调试、Flipper、React Native Debugger 等工具，并提供了控制台日志策略、断点调试、错误边界、网络请求拦截与 API 响应调试等具体技术手段。同时针对 iOS 与 Android 分别给出了平台特定的调试命令与日志查看方式，并整理了启动崩溃、白屏、红屏、网络失败、性能问题等典型场景的处理思路。适合在搭建调试环境、排查崩溃与错误屏幕、检查网络请求、定位性能瓶颈、分析组件重渲染、读取崩溃日志、设置错误边界、真机远程调试以及区分平台问题等场景中使用。
unit-testing-expert
面向 Vitest 与 Jest 的单元测试技能，用于编写单元测试、实现 mock 与配置测试覆盖率，内容自包含，可在任意使用 Vitest/Jest 的项目中应用。
agent-integration-testing
该技能用于指导创建并自主执行可验证的集成测试规范，让测试可被智能体执行、记录并由子智能体系统化运行，以验证功能或修复失败。
code-quality
一套与框架无关的通用代码质量原则参考，涵盖 DRY、KISS、YAGNI、SRP，并附反模式对照表，可在代码审查、审计或实现时作为质量标准加载使用。
test-behavior-not-implementation
一套面向 React 与 TypeScript 项目的测试理念技能，基于 Kent C. Dodds 的 Testing Trophy 与 TkDodo 的测试原则，强调测行为而非实现、减少冗余测试与不必要的 mock，并给出可访问性查询优先级、决策树与反模式清单。
scientific-schematics
基于 Nano Banana 2 与 Gemini 3.1 Pro Preview 的科研示意图生成技能，用自然语言描述即可生成出版级图表，并按文档类型阈值智能迭代评审。
debugging
一套系统化调试框架，强调先定位根因再修复，包含四阶段调试流程、调用栈反向追踪、多层防御验证与完成前验证协议，适用于测试失败、缺陷、异常行为、性能与构建问题等场景。
event-study
event-study 是一套在 R 中开展事件研究的技能，覆盖传统双向固定效应（TWFE）方法与处理交错处理时点、异质性处理效应的现代稳健估计量，可生成事件研究图、检验平行趋势、估计动态处理效应，并做诊断与敏感性分析。