write-unit-test
用于为生产业务代码编写、审查或改进单元测试的指导型技能,覆盖回归、异步、集成边界与大量 mock 的场景;提示词、技能与智能体行为评测需用不同方法。
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更新于 10-25 00:14
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用于为生产业务代码编写、审查或改进单元测试的指导型技能,覆盖回归、异步、集成边界与大量 mock 的场景;提示词、技能与智能体行为评测需用不同方法。
用于在部署前测试和校验 GitHub Actions 工作流的中文技能,重点发现缓存配置、路径、monorepo 依赖构建顺序和服务容器配置等常见 CI 失败原因,并提供本地验证工具与预推送检查清单。
fix-verify-loop 是一个技能,用于解决已确认的 P0/P1 审查发现或测试失败,最多进行两轮修复与验证,然后升级。调用方负责回归检测、新问题发现和整体 diff 审查。
用于与本地 Web 应用交互和测试的 Playwright 工具包,可验证前端功能、调试 UI 行为并截图。核心是编写原生 Python Playwright 脚本,并借助内置脚本管理服务器生命周期。
提供测试策略、测试编写、测试执行与结果分析能力的测试专家技能,适用于编写测试、修复失败测试或优化测试流程。它整合 Behave、Cypress、Jest、Playwright、Pytest、Vitest 等多种测试工具与若干专用代理。
Vitest Testing 是面向 Nuxt 4 项目的 Vitest 单元测试技能,在创建或修改 composables、组件、服务、工具函数或 Lambda 处理器时自动触发。它规定了测试文件的放置位置(组件 DOM 测试与 Lambda 处理器使用 __tests__/ 同目录,其余放入顶层 tests/ 镜像目录)、测试环境选择(默认 node,仅 DOM 测试在文件首行添加 happy-dom 注释)、测试编写规则(显式导入 Vitest API、使用 mockNuxtImports() 处理 Nuxt 自动导入、统一使用 *.test.ts 命名、异步与定时器测试使用假定时器、抑制控制台输出、优先测试抽取逻辑而非 DOM 渲染)以及各类代码的测试重点。运行方式为 bun run test、bun run test:watch、bun run test:coverage,覆盖率基于 @vitest/coverage-v8,阈值为行 80%、函数 80%、分支 70%、语句 80%。
RedisInsight 的 Playwright 端到端测试规范,涵盖页面对象模型、测试结构、fixtures、导航模式与防抖动测试实践,适用于在 tests/e2e-playwright/ 中编写和维护 E2E 测试。
git-safety 是一套面向 AI 智能体的 Git 安全护栏规则,用于防止直接向受保护分支提交、推送或强制推送,要求所有改动先建特性分支并通过 Pull Request 走代码评审。
审查拉取请求、分支、提交或未提交修改,依据隔离快照和实际证据报告缺陷、风险与修复位置。
分布式追踪技能,使用 Jaeger 与 Tempo 追踪微服务间请求流,帮助定位延迟、依赖关系与故障点。适用于调试延迟、分析请求路径、识别瓶颈和追踪错误传播。
面向 Web3 智能合约的测试技能,使用 Hardhat 与 Foundry 编写单元测试、集成测试、模糊测试与主网分叉测试,并支持 Gas 优化测试、覆盖率报告、Etherscan 合约验证与 CI/CD 集成。
AppSignal CLI 是一个命令行工具,用于从 AppSignal 获取并分析错误事件,适合调试错误、排查异常时使用。需先配置 APPSIGNAL_TOKEN 与 APPSIGNAL_APP_ID 环境变量或配置文件。
check-coverage 是一个用于全面评估单元测试、集成测试与 E2E 三层测试覆盖率的技能。它通过分析功能文档与源码,识别测试缺口,并按严重程度给出可执行的补测建议,输出结构化的覆盖率分析报告。
通过 DAP 协议驱动的命令行交互式代码调试技能:可设置断点、逐行单步执行、查看实时变量与调用栈、对运行中进程求值表达式,用于定位崩溃、异常或错误输出的根因。支持 Python、Go、Node.js/TypeScript、Rust、C/C++ 等。
Logic Lens 是一款面向 Claude Code 的代码审查技能,强调以形式逻辑与推理框架对代码进行深度分析,而不只是检查语法和风格。它针对空值处理、类型安全、并发、资源管理、安全注入、边界条件、算法正确性、状态管理与 API 契约等 9 类风险进行系统性检查,旨在发现传统 linter 难以察觉的逻辑错误、竞态条件、安全漏洞、类型不匹配与算法缺陷。技能适用于合并 PR 前的逻辑复核、难以定位的 bug 排查、安全敏感代码路径(认证、支付、文件访问)审查、复杂业务逻辑重构,以及熟悉新代码库时识别风险区域。输出按严重程度分级(CRITICAL、HIGH、MEDIUM、LOW)并给出可操作的修复建议。可通过 Claude Code 插件市场搜索 logic-lens 安装,或使用 NPX 命令安装后以 @logic-lens 调用。资料声明其在真实代码库测试中发现过被 ESLint、TypeScript 严格模式与 Snyk 遗漏的问题,但官方也提示其结果为 AI 分析,生产关键决策需结合人工审查,不能替代针对具体环境的测试或安全审计。
Gap Analysis 是 TanStack AI 的维护者审计工具,用于对照各提供商的上游文档,检查 TanStack AI 提供商适配器之间的功能对等性缺口以及过时的模型列表。它通过 /gap-analysis 命令触发,支持按提供商、功能、模型、活动覆盖或全量扫描等范围运行。工具只输出 Markdown 报告到 .agent/gap-analysis/ 目录,不修改任何源文件,报告区分真实缺口、已测试缺口和过时能力标志三类,并要求每条“上游支持”的结论都附上文档链接。
嵌入式串口调试技能,用于 UART/COM 端口的观察与命令交互,适用于嵌入式开发启动阶段。可扫描可用串口、带时间戳和过滤条件监控文本输出、发送文本或十六进制数据(支持 CR/LF 与等待响应)、以十六进制转储查看二进制流、将日志记录为文本/CSV/JSON,并可通过 mux 辅助程序在配置后让监控、日志与发送共享同一硬件端口。配置位于工作区 .embeddedskills/config.json,参数优先级为命令行参数 > 工作区配置 > state.json > 默认值。内置扫描、监控、发送文本、发送十六进制、十六进制转储、日志等命令。规则强调:未获用户请求或任务明确需要时不发送数据;多端口时不猜测端口;不猜测波特率;对未知设备优先被动监控/记录;二进制协议使用十六进制并记录确切字节;端口占用时报告可能原因;使用 mux 时警告多写入者可能破坏串口流。
该技能介绍在 .NET 项目中生成测试数据的三种模式:使用 Bogus 库生成逼真的随机假数据、使用测试构建器(Test Builder)以流式方式构造测试对象,以及在 ABP 框架中使用数据种子(Data Seeder)向测试数据库填充数据。适用于创建逼真测试数据、实现测试数据种子、为对象图构造复杂测试数据、生成开发数据、构建可复现的测试夹具(Fixture)等场景。它强调通过设置随机种子实现确定性输出,并提供了批量种子、共享夹具、Bogus 常用方法速查等内容。
Go 标准库 testing 包的单元测试技能,介绍 go test 用法、测试文件与函数命名约定、白盒与黑盒测试、表驱动测试、子测试与并行测试、清理函数、测试辅助函数、临时目录、环境变量、跳过测试、示例函数、TestMain 及常用运行命令。
单元测试最佳实践技能,用于编写可靠、可维护、有效的单元测试。涵盖核心原则、结构模式(AAA)、隔离策略与常见陷阱,并涉及测试替身的选择与 CI/CD、TDD 集成。
credo-custom-checks 是一个面向 Elixir 项目的技能,用于创建自定义 Credo 检查,以便为项目定义专属的代码质量规则与标准。它提供了创建自定义检查的完整示例,包括定义检查模块、使用 Credo.Check、实现 run/2 回调、通过 Credo.Code.prewalk 遍历源码 AST、以及用 format_issue 生成问题报告。同时说明了如何在 .credo.exs 配置文件中通过 requires 加载自定义检查文件,并在 checks.enabled 中启用对应检查。适用于需要强制执行项目特定规范、检测硬编码密钥等场景。
该技能用于在代码评审中检查 JavaScript 代码的 lint 情况,覆盖脚本、客户端组件、打包产物与浏览器运行时行为。它强调通过 ESLint 等工具在运行前发现语法错误、统一编码规范并维持团队代码质量一致,同时要求检查源码与浏览器执行路径,指出违反规则的具体导入、事件处理器、运行时副作用或阻塞操作,并说明应如何在浏览器中验证修改。资料还提供快速参考:用 pnpm dlx eslint --init 初始化 ESLint、使用共享配置(eslint:recommended、@typescript-eslint)、集成编辑器获得实时反馈、将 lint 检查加入 CI/CD 流水线。适用于前端项目评审、组件与脚本排查、团队规范落地等场景。限制与收费信息暂未提供。
移动端真机与视口测试规则,用于前端测试策略、CI 覆盖和代码评审。强调移动流量占比高,移动浏览器在渲染、字体、内存、触摸事件和系统 UI 上与桌面不同,需在真实设备上验证粘性 hover、触控目标尺寸、键盘布局偏移等问题。
一个面向 AI 智能体的测试与验证技能,用于设计或评估测试、验收检查、CI 覆盖与浏览器验证,强调在最窄可靠层级验证可观察行为,并按失败成本选择覆盖范围。