SuperAPI AI 工具集找到适合任务的 Agent Skill，阅读介绍并复制安装命令。
更新于 10-16 00:02
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Connekt Script Writer 是一个用于编写 `.connekt.kts` 脚本的技能。Connekt 是由 Kotlin 脚本驱动的 HTTP 客户端，脚本采用 `.connekt.kts` 扩展名，顶层可直接使用完整的 Connekt DSL，无需样板代码、无需 main 函数，只需声明和请求。该技能适用于用户想要编写、创建基于 Kotlin 的 HTTP 自动化与测试脚本的场景。脚本从 connekt.env.json 读取基础 URL 和密钥，使用 `val x: String by env` 而非硬编码值。脚本只注册请求，由运行器决定执行哪个请求，因此不在请求之间运行命令式代码，断言仅允许位于 then 或 useCase 块内。
testing-patterns 是一套面向 Jest 的测试模式与工具集，涵盖测试驱动开发（TDD）流程、工厂函数（factory functions）、mock 策略以及测试工具函数，适用于编写单元测试、创建测试工厂或按 TDD 工作流进行开发。其内容包括测试哲学（TDD、行为驱动测试、工厂模式）、自定义渲染函数、组件 props 工厂与数据工厂、模块与 GraphQL Hook 的 mock 方式、测试结构（describe 分组）、查询与用户交互模式、需要避免的反模式以及最佳实践，并给出运行测试与覆盖率命令。整体偏向 React / React Native 与 Jest 的测试实践。
Load Test Builder 是一个用于创建负载与性能测试的技能，支持 k6、Artillery 和 autocannon 三种工具，帮助验证系统在真实负载和压力条件下的行为。其核心工作流包括：定义用户旅程与负载模式、设置性能阈值、配置负载爬升/峰值/持续时间、运行测试、分析指标与瓶颈，以及集成 CI 实现自动化性能门禁。技能提供 k6 的基础负载测试、用户旅程测试、压力测试、尖峰测试和浸泡测试示例，Artillery 的 YAML 配置与自定义函数示例，以及 autocannon 的 Node.js 脚本示例，并给出 GitHub Actions 的 CI 集成方案和结果分析脚本。适用于需要在开发或发布前评估系统性能、发现性能回归、验证容量规划的团队。
中文介绍正在整理，稍后补充。
该技能是一个面向阿里云 Model Studio Qwen TTS 语音克隆（Voice Clone）功能的最小化冒烟测试（smoke test）。其目标仅在于验证该语音克隆技能的最小请求路径是否可用：打开目标技能 SKILL.md 并选取一个最小输入示例，发送一次最小请求或运行示例脚本，然后记录请求摘要、响应摘要以及成功或失败原因。若执行失败，要求记录确切的错误细节，而不去猜测参数。测试通过标准为脚本返回 {"ok": true, ...} 并生成 output/ai-audio-tts-voice-clone/request.json。使用前需根据技能说明准备认证与区域（region）设置。该技能属于测试性质，不涉及具体语音合成效果、收费或平台细节，相关资料暂未提供。
code-testing 是 dotnet/skills 中用于测试生成、修复与增强的技能，作为可靠的隐式入口点。它直接处理聚焦型测试任务，并在面对广泛或多阶段请求时调用公开的 test-engineer 智能体。该技能支持为现有代码编写、添加、生成、修复或强化测试，覆盖 xUnit、MSTest、NUnit、pytest 等框架。其核心执行契约要求先检查流水线归属，再按范围分类：广泛范围需在不可暂存的 <TESTAGENT_DIR> 中创建 research.md、plan.md 和 status.md，并调用 test-engineer；聚焦范围则跳过中间状态文件与多智能体分发。技能强调以需求矩阵而非测试数量衡量完整性，要求每个独立请求的状态、边界、错误路径或交互都有具体断言，并遵循 Report-safe 测试命名与结果验证。
该技能用于把游戏 Demo 与试玩阶段收集到的混杂反馈，整理成一份按优先级排序的修复简报、带权重的证据摘要，以及下一步应产出物建议。它面向需要在下一次构建、试玩、展会或发布节点前快速判断“先修什么”的小型团队，强调从零散笔记、问卷、Bug 列表和社区讨论中识别最高置信度的玩家侧阻碍，区分代表性信号与噪声轶事。技能规定了明确的使用与不使用边界：若核心问题是原始构建或日志失败，应改用 game-build-log-triage；若为性能采集与瓶颈诊断，应改用 game-performance-profiler；若需在玩家反馈出现前审查商店页或发布页，应改用 steam-store-launch-ops。其流程包括标记反馈包、归类到固定桶集合、按频率、严重度、代表性、时间风险四维加权、生成固定结构简报，并在证据不足时索取最小补充材料。输出要求控制在约350至550词，推荐单一后续产出物而非并行多条工作流。
用于为 33 JavaScript Concepts 项目撰写或审校 JavaScript 概念文档页的技能，遵循严格的结构与质量规范，涵盖写作语气、避免 AI 腔、页面结构、SEO 标题与描述、关键词布局等。
这是一个针对阿里云 Model Studio（百炼）Qwen VL 图像理解能力的最小化冒烟测试技能，属于测试类工具。它只验证该技能的最小请求路径是否可用：打开目标技能 SKILL.md 选取一个最小输入示例，发送一次最小请求或运行示例脚本，并记录请求摘要、响应摘要以及成功或失败原因。若执行失败，要求记录确切的错误细节，而不去猜测参数。推荐直接运行提供的 Python 脚本，通过 --image 参数指定测试图片路径。通过标准为：返回 JSON 中 status=pass，输出文件 output/ai-multimodal-qwen-vl/smoke-test/result.json 存在，且结果包含非空 text，同时 model 与请求模型一致或同前缀。使用前需按技能说明准备认证与地域（region）设置。结果模板包含日期、技能路径、结论（pass/fail）和备注。
Quarkus 单元测试技能，用于在 Quarkus 应用中编写快速单元测试。以 Mockito 优先的策略覆盖纯 JUnit 5 + Mockito 测试（通过 @ExtendWith(MockitoExtension.class)，不启动容器）、@QuarkusTest 配合 @InjectMock 进行完整 CDI Bean 替换、@InjectSpy 实现部分模拟（真实 Bean 包装为 spy 并覆盖特定方法）、基于 REST Assured 的 HTTP 层 @QuarkusTest 资源测试、使用 @ParameterizedTest 搭配 @CsvSource（内联数据）与 @MethodSource（复杂对象）的参数化测试，以及 QuarkusTestProfile 与 @TestProfile 实现测试专用配置覆盖。同时说明命名约定：*Test 交由 Surefire（快速阶段），*IT 交由 Failsafe（验证阶段），并给出何时升级到集成测试的指引。技能要求：应用改动前必须先执行 ./mvnw compile 或 mvn compile，编译失败须立即停止并由用户解决；应用改进后需运行 ./mvnw clean verify 或 mvn clean verify 进行验证。
阿里云 Model Studio Wan Video 视频生成技能的最小冒烟测试技能，目标是用一次最小请求验证基础调用路径是否可用，并记录请求、响应与成功或失败原因，不猜测参数。
该技能用于为 LiveKit 智能体模拟创建和维护测试场景，并将智能体接入以消费这些场景。场景由模拟用户的指令（身份与目标）和 agent_expectations（成功标准）组成，模拟会针对真实智能体运行场景，并由 LLM 评判器对对话记录打分。适用于用户询问“应该测试什么”等场景。技能强调场景文件是长期资产，需经过 diff 审查、多年重跑，并能捕捉提示词修改导致的隐性破坏。使用前需通过 reading-livekit-docs 查询确切 schema 和 CLI 标志。建议从生成基线开始，而非空文件，并提醒生成会从源码上传代码到 LiveKit Cloud。
阿里云 RDS Supabase 技能的最小冒烟测试：验证端点可达性，并调用一个列表或详情类只读 API。需预先配置好 AK/SK 与地域。用于快速确认该技能能否完成一次最小只读调用并记录实例数或错误码。
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这是一个面向 JavaScript/TypeScript 应用的测试技能，提供实现健壮测试策略的综合指南，涵盖现代测试框架与最佳实践。它适用于搭建测试基础设施、编写单元测试、创建 API 与服务的集成测试、实现用户流程的端到端测试、模拟外部依赖与 API、测试 React/Vue 等前端组件、实践测试驱动开发（TDD），以及在 CI/CD 流水线中设置持续测试。技能强调先明确目标、约束与所需输入，再应用相关最佳实践并验证结果，提供可执行步骤与验证方式；如需详细示例，可查阅 resources/implementation-playbook.md。
该技能是以 alicloud-ai-entry-modelstudio-test 为目标的最小矩阵测试包装器，主要用于验证该目标技能的最小请求路径。其目标是在最小输入条件下跑通一次请求或示例脚本，并记录请求摘要、响应摘要以及成功或失败的原因；若执行失败，要求记录确切的错误信息而不猜测参数。使用前需根据技能说明准备认证与地域（region）设置。整体定位偏向测试与验证用途，本身不提供模型调用能力。
该技能提供 OSSUTIL 2.0 的最小可用冒烟测试流程，用于验证阿里云 OSS 的 AK/Region 配置是否正确，以及 OSS 访问是否正常。测试覆盖查看配置、列出 Bucket、按指定地域列出对象、上传小文件、下载并校验文件内容等步骤。适用于在正式使用 OSSUTIL 前快速确认凭证、地域与网络连通性，并给出常见失败原因（如 Region 不匹配、AK 无权限）的排查方向。
该技能用于在 Quarkus 项目中编写或改进集成测试，覆盖 @QuarkusTest 的 JVM 内集成测试、Dev Services 自动容器供给、通过 QuarkusTestResourceLifecycleManager 使用 Testcontainers 与 WireMock、@QuarkusIntegrationTest 黑盒测试、REST Assured HTTP 测试、数据隔离以及 Maven Surefire/Failsafe 三层拆分等模式。技能强调先编译、后验证，Testcontainers 与 Dev Services 需要 Docker 环境。
playwright-pom 是一套面向 Playwright 测试的 Page Object Model（页面对象模型，POM）模式指南，属于 testdino-hq/playwright-skill 技能集。它围绕如何组织测试代码以提升可维护性展开，包含两份指南：一份讲解 Page Object Model 的实现模式，另一份给出在 POM、fixtures（固定装置）与 helpers（辅助函数）之间做选择的决策框架。核心关注点是帮助开发者判断何时应该使用 POM，如何结构化页面对象，以及在哪些情况下使用 fixtures 或 helpers 反而更合适。该技能以文档形式提供，不涉及具体代码实现或运行环境。
这是一个针对 alicloud-ai-entry-modelstudio 入口技能的最小路由冒烟测试技能。其目标是仅验证该技能的最小请求路径是否可用，若执行失败则记录确切的错误细节，而不去猜测参数。使用前需准备认证与区域设置，安装 DashScope SDK（python -m pip install dashscope），并配置 DASHSCOPE_API_KEY（建议使用环境变量或 .env）。测试步骤包括：打开目标技能 SKILL.md 并选择一个最小输入示例，发送一次最小请求或运行示例脚本，记录请求摘要、响应摘要以及成功或失败原因。输出建议将结果保存为 output/alicloud-ai-entry-modelstudio-test-results.md，结果模板包含日期、技能路径、结论（pass/fail）和备注。
该技能是阿里云 ECS（云服务器）相关技能的最小冒烟测试（Minimal Smoke Test），用于验证 ECS 技能的基础可用性。它通过执行最小化的 API 查询来检查鉴权配置、区域可达性以及 DescribeInstances 查询路径是否正常。测试前提是已配置 ALIBABACLOUD_ACCESS_KEY_ID、ALIBALIBABACLOUD_ACCESS_KEY_SECRET 和 ALIBABACLOUD_REGION_ID 环境变量。测试步骤包括：执行 DescribeRegions 最小查询、在指定 region 执行 DescribeInstances（PageSize=1），并记录请求参数、返回总数与是否成功。预期结果是 API 可达且返回结构正常；即使没有实例也应返回空列表，而不应出现鉴权错误。该技能属于测试类工具，适用于在正式使用 ECS 技能前进行连通性与权限校验。
用于为 Quarkus 应用根据维护者脱敏的 Gherkin 场景事实实现验收测试，覆盖 @acceptance 场景，涉及 Testcontainers、WireMock 与 Maven Failsafe 命名约定。
阿里云 Model Studio Qwen Image Edit 的最小化图像编辑冒烟测试技能，仅验证最小请求路径，不扩展功能；执行失败时要求记录原始错误，不猜测参数。
阿里云 OpenAPI 产品发现技能的最小冒烟测试，用于验证产品抓取、合并及单条元数据获取流程是否可运行。需预先配置 AK/SK，最后在 output/product-scan/ 下生成最小结果文件。