enhance_ui
enhance_ui 是一个用于系统性 UI 增强与验证的技能，覆盖样式升级、响应式适配和严格的完整性测试，防止代码回归或丢失。
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更新于 10-25 00:14
测试与质量
12,684 个结果
ai-code-reviewer
用于审查 AI 生成代码的技能：在提交或合并前系统检查正确性、安全、性能、可维护性和集成问题，并按类型列出常见 AI 错误与快速验证命令。
debug-with-ai
一个用于借助 AI 辅助调试代码的技能，提供从复现、隔离、理解、修复到验证的结构化调试流程，并给出针对报错、异步、竞态、状态管理等常见缺陷的提问模板与调试工具用法。
test-generation-patterns
一套面向 AI 辅助生成测试的代理技能，提供 2026 最佳实践，涵盖单元测试、React 组件测试、API/集成测试、覆盖率补全、测试数据工厂与模拟（Mock）等模式，并给出可直接复用的 AI 提示词模板。
agent-e2e
agent-e2e 是一个面向浏览器端到端（E2E）测试的技能，用于发现测试场景、将用户流程录制为 YAML 用例并执行已有测试用例。其核心理念是采用基于无障碍属性的语义选择器（如角色 role 与名称 name）替代 testId、CSS 类等易随 UI 变动而失效的选择器。工作流分为四阶段：以风险驱动方式发现高风险区域（多字段表单、多步骤流程、认证边界、外部集成、数据变更）；用 agent-browser 的 snapshot-refs 模式录制用例，并以 YAML 存储语义选择器而非临时 refs；按 foundation（原子操作）、flow（用户旅程）、composition（多会话/多用户）三级复杂度组织用例，便于快速定位根因；执行时由智能体根据 YAML 描述的意图补全细节，处理可选步骤、数据提取与多会话切换，并在结束时关闭浏览器。
comprehensive-testing
一套完整的测试策略技能，覆盖 TDD 工作流、测试金字塔、单元/集成/E2E/属性测试，以及 Jest、Vitest、pytest、Go 等框架的最佳实践与 mock 策略，帮助设计可测试代码并明确预期行为。
grade-tests
grade-tests 是一项用于对指定测试方法清单进行就绪度与 A-F 质量评级的技能，输出 Pass、Failed、Uncertain 或 Not applicable 的决定结果，并附质量等级与改进建议，适合 PR 评审时对新增或修改的测试逐条判断是否需要跟进。
migrate-xunit-to-mstest
将 .NET 测试从 xUnit.net v2/v3 迁移到 MSTest v4 的技能，保留原有目标框架与测试平台（VSTest 或 MTP），通过替换包、改写特性与断言、处理夹具生命周期和并行化，使测试发现数量与通过/失败结果保持一致。
e2e-test-writer
用于编写 Playwright 端到端测试的技能，采用页面对象模型（Page Object Model）模式，覆盖测试隔离、可维护架构、响应式与视觉回归测试、API 模拟及认证状态复用等实践。
integration-test-writer
用于编写集成测试的技能，覆盖组件交互、API 端点、数据库操作与端到端工作流，提供测试环境搭建、API 与数据库测试、多组件流程验证等系统性指导。
test-executor
test-executor 是一个面向 pytest 的测试执行技能，用于按单元、集成、端到端等类型系统化运行测试，支持并行执行、测试筛选、调试与多格式报告生成，适用于本地开发、提交前检查及 CI/CD 流水线中的测试运行。
tech-debt
技术债清理模式，用于识别代码异味、审计TODO、删除死代码与未用导入并评估代码质量。资料列出债务指标、处理流程、报告格式与安全删除检查清单。
axiom-axe-ref
AXe 是一个通过 Apple 辅助功能 API 与 HID 操作 iOS 模拟器的单二进制 CLI 工具，无需守护进程，可按辅助功能标识、标签或坐标执行点击、手势、文本输入、按钮、截图与录屏等 UI 自动化。
mirrord-chaos
mirrord chaos 是 mirrord 的混沌测试功能，可向 mirrord 会话的出站流量注入人工延迟或连接错误，用于验证应用在异常条件下的行为。规则由选择器与效果组成，仅作用于当前会话，不集群级生效，属 alpha 特性。
test-local
在本地运行 Agent 365 AI Teammate 智能体并打开 AgentsPlayground 进行交互式本地测试的技能，支持 .NET、Node.js、Python 等技术栈，无需部署到 Teams 或配置 Bot Framework 认证。
ort-test
ONNX Runtime 官方测试技能，用于运行 C++（Google Test）与 Python（unittest/pytest）测试、调试失败用例并定位特定测试。涵盖测试可执行文件、gtest_filter 用法、构建目录定位及假绿结果排查。
debugview
Sysinternals DebugView 命令行工具 DbgViewCli，用于从命令行捕获和分析 Windows 用户态与内核态调试输出，适合脚本化、自动化及 AI 智能体驱动的调试采集流程。
ci-artifact-testing
用于在验证上游 PR 或依赖修复是否解决 VS Code 下游回归时，优先使用 GitHub Actions CI 构建产物而非本地构建的测试技能。
m365-agent-evaluator
用于评估 Microsoft 365 Copilot 声明式智能体的技能，借助公开预览版 CLI @microsoft/m365-copilot-eval 设计符合 schema 的评测数据集、运行评测、分析结果并给出修复建议。
54-media-plan
用于制定单个周期广告投放预算计划的技能，从目标收入倒推 KPI，按渠道与漏斗层级分配预算，并按测试30%、放量50%、再营销15%、相似受众5%拆分，含时间线爬坡与应急方案。
61-budget-planning
面向营销预算规划的技能：按渠道、漏斗与月份分配预算，设置测试与放量比例、加预算与止损阈值，并提供追踪表与复盘节奏，预算由营收目标反推。
code-review
依据 Code Smells 与《程序员修炼之道》最佳实践进行代码审查的技能，可检查代码异味与务实编程原则违规，支持 PR/Diff 审查和全代码库审计，输出 CODE_REVIEW.md 报告，不修改源代码。
polish
polish 是一个可重复运行的分支质量门禁技能，用于在提交 PR 前整理当前分支的差异。它本身不含质量规则，而是编排 pr-reviewer 审查与 code-quality 简化两遍流程，支持 full、review、simplify、optimize、quick 等模式，仅做本地操作，不写入 GitHub。
benchmark-isaaclab
benchmark-isaaclab 是 NVIDIA Isaac Lab 提供的基准测试技能，用于运行 Isaac Lab 的各类基准脚本并解读输出结果。它覆盖强化学习训练吞吐量、非强化学习环境步进 FPS、相机系统 FPS 与自动调优、机器人加载时间、应用启动时间、惰性导出/导入速度，以及 XformPrimView 与 PhysX 对比等基准场景。脚本统一位于 scripts/benchmarks/ 目录，通过 ./isaaclab.sh -p scripts/benchmarks/<script>.py 运行。该技能强调在运行基准前应使用 WARM 运行获取指标、将 CPU governor 设为 performance，并提示参数可能过时需用 --help 验证。它还提供批量套件脚本，可一次性运行训练、非 RL 与 PhysX 基准，结果通常输出为 JSON 文件，部分脚本仅输出到 stdout。