ios-qa
ios-qa 是 gstack 提供的实机 iOS QA 技能，用于对 SwiftUI 应用在真实 iPhone/iPad 上做视觉驱动测试：读取 Swift 源码理解各屏幕，循环截图、分析、决策、操作并验证，全部交互通过 HTTP 打到应用内嵌的 StateServer。
Skill 广场
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更新于 10-16 00:02
测试与质量
11,823 个结果
git-hygiene-enforcer
为团队建立 Git 工作流规范的技能，涵盖约定式提交、提交消息钩子、分支命名、PR 模板与代码评审流程，帮助统一并保证 Git 实践质量。
use-of-color
该技能用于分析代码是否符合 WCAG 1.4.1「颜色的使用」（Level A）无障碍要求，专门识别那些仅依靠颜色来传达信息、指示操作、提示响应或区分视觉元素的实现方式，并给出补充非颜色指示（如文字、图标、下划线、图案、ARIA 属性等）的修复建议。适用于审查表单校验、链接、按钮、状态提示、数据可视化等界面。
integration-test-builder
Integration Test Builder 是一个用于为 API 端点与数据库流程创建集成测试的技能。它提供测试夹具（test harness）搭建、fixtures 管理、setup/teardown、数据库播种（seeding）以及适合 CI 的测试策略。示例基于 TypeScript、Prisma、supertest 与 Vitest，覆盖 API 端点测试、数据库事务测试、认证测试、错误用例覆盖、CI 工作流配置与并行测试执行。
javascript-testing-expert
这是一个面向 JavaScript 测试的专家级技能，聚焦于编写高质量测试，让测试能够发现难以察觉的缺陷、充当代码使用文档并防止回归。它明确限定范围为测试函数与组件，而非黑盒端到端测试。技能推荐使用 vitest、fast-check、@fast-check/vitest、@testing-library/*、@vitest/browser-playwright、msw 等工具，并鼓励在缺失时安装相关依赖。内容涵盖文件与代码布局、核心测试准则、属性测试（property-based testing）指南、竞态条件测试指南，以及与 faker 的集成方式，并给出 fast-check 与 @fast-check/vitest 的等价写法示例。
contract-testing-builder
Contract Testing Builder 是一个面向 API 契约测试的技能，用于确保服务提供者与消费者之间的兼容性，防止接口变更破坏下游使用方。资料显示其核心方案基于 Pact 或类似的契约测试工具，并辅以 OpenAPI 规范校验与 JSON Schema 校验。主要流程为：消费者端定义期望的交互（请求方法、路径、请求头、响应状态码与响应体结构），生成契约文件；提供者端拉取契约并逐条验证，通过 provider states 准备测试数据。资料给出完整的 TypeScript 示例代码，涵盖 PactV3 消费者测试、Verifier 提供者验证、OpenAPI 响应校验中间件、Ajv Schema 校验，以及基于 GitHub Actions 的 CI 集成（发布契约到 Pact Broker 后验证提供者）。还包含破坏性变更检测思路（不可删除必填字段、不可改变字段类型、不可移除枚举值）与契约文档模板。使用前提是项目中已有可测试的 API 与测试框架，并需具备 Node.js 环境；使用 Pact 时需搭建 Pact Broker。资料未提供安装命令、价格、支持的平台范围或实际效果数据。适用场景包括微服务架构下的前后端分离开发、多消费者共享同一 API 的团队、需要尽早发现不兼容变更的持续集成流程。
create-verification-skill
该技能用于在 e2e 基础上为项目生成 verify-<app> 验证技能，让编码代理能像用户一样证明改动。它先访谈仓库、生成技能与功能地图，再通过 Doctor、驱动测试与 bug bash 验证，最后交付并清理。
compare-test-runs
compare-test-runs 是一个用于对比两次测试运行的技能，可识别新增失败、新增不稳定（flaky）测试、已修复测试以及耗时回归。它支持通过测试运行 ID、仪表盘 URL 或分支名来指定对比对象，并借助 tuist 命令行工具获取测试运行、模块、套件和单个测试用例的 JSON 数据，最终按类别归纳变化并给出可操作建议。
e2e-testing
flutter-skill 是一个 MCP 服务器，将 AI 智能体连接到正在运行的应用，实现自然语言驱动的端到端（E2E）测试。它支持 Flutter（iOS/Android/Web）、React Native、iOS（Swift/UIKit）、Android（Kotlin）、Electron、Tauri、KMP Desktop、.NET MAUI 共 8 个平台。智能体可通过截图、点击、输入文本、滚动、导航、检查 UI 树和验证状态等操作完成测试，无需编写测试代码。安装方式包括 npm 全局安装、Homebrew 或从 GitHub Releases 下载二进制文件。配置到 AI 智能体的 MCP 配置后，使用 flutter-skill init 初始化项目、flutter-skill launch . 启动并连接，即可通过自然语言进行测试。
replicate-issue
该技能用于系统化复现并验证 GitHub issue。它会启动 Archon 应用，读取指定 issue 的描述，按报告中的步骤通过浏览器自动化逐条测试症状，记录证据并给出修复建议。其目标包括：判断报告行为是否真实存在、确定精确的复现步骤、发现相关问题和提供可执行的修复方案。使用需传入 issue 编号作为参数；若编号为空则先向用户询问。整个流程包括准备环境、分析 issue、浏览器复现、记录结论、排查根因、提出修复选项与清理，并输出复现报告。
playwright-e2e-builder
Playwright E2E 测试套件构建技能，用于在现有项目中从零搭建 Playwright 端到端测试。它通过探索项目结构、访谈需求、制定计划、执行实现四个阶段，帮助构建覆盖关键用户流程的测试套件，包含 Page Object Model、认证状态持久化、自定义 fixtures、视觉回归测试以及 CI/CD 集成（分片与重试）。适用于需要为注册、登录、结账、仪表盘等核心流程建立可维护 E2E 测试的团队。
qakit
qakit 是一个用于生成人工 QA 与测试计划的技能。它把 AI 智能体刚实现的功能转化为人类可以实际执行的手动测试计划，计划基于真实的代码变更而非通用清单，包含具体步骤、内联验证检查点以及通过/失败/跳过勾选框，并保存到 docs/qa/ 目录供人工逐项执行并签字确认。它专注于真正需要人类判断的检查（如点击流程、阅读界面、感受 UX），而智能体能自行确认的检查（如运行命令、读取输出、断言返回值）由智能体自行执行并记录在计划末尾的自动化验证部分。计划围绕“设置”而非“维度”组织，以减少测试者重复搭建同一状态的开销。
monorepo-ci-optimizer
用于优化 monorepo 的 CI 流水线：通过检测受影响的包/应用，只运行必要的构建与测试，涵盖 Turborepo、Nx、远程缓存、矩阵策略与并行执行等做法。
generate-abap-unit-test
该技能用于为 ABAP 类生成 ABAP Unit 单元测试，结合 ARC-1（SAP 系统访问）与 mcp-sap-docs（文档与最佳实践），复刻 SAP Joule 的“单元测试生成”能力。它针对 ABAP 类而非 CDS 实体，采用基于接口的测试替身（test doubles）而非 CDS Test Double Framework。技能会读取类源码、方法签名与依赖上下文，按方法分析分支、错误路径、返回值、状态变更与依赖调用，提出测试用例清单供用户选择，然后生成完整的本地测试类（默认 ltc_<短类名>，写入目标类的 testclasses include），并支持写入、激活、运行测试及修复失败用例。默认设置包括：测试所有公共方法、包 $TMP、风险等级 HARMLESS、时长 SHORT、接口式测试替身。适用于公共方法含非平凡业务逻辑、使用构造器接口注入依赖、需要以测试覆盖作为 TDD 起点或重构前建立回归测试的场景；不适用于无公共方法或纯数据容器类，也不生成 CDS 单元测试、集成测试、性能测试或 RAP 行为测试。
front-end-testing
中文介绍正在整理，稍后补充。
agent-native-audit
agent-native-audit 是一个面向代码库的智能体原生架构审查工具，按八项原则并行审查并生成评分报告，可整体运行或只审查单项原则。
webdriverio-skill
该技能用于生成 JavaScript 或 TypeScript 的 WebdriverIO（WDIO）自动化测试，支持本地运行与 TestMu AI 云（LambdaTest）执行，可用于 Web 测试编写、页面对象组织、等待策略与多环境配置。
data-seeding-fixtures-builder
Data Seeding & Fixtures Builder 是一个用于为开发与测试生成确定性种子数据的技能，基于 Prisma 与 @faker-js/faker 提供工厂函数、真实感 fixtures、关系构建、环境专属种子以及数据库重置脚本。它通过固定 faker.seed 实现可复现数据，支持开发、预发布、测试等不同环境的数据规模，并可与 Playwright 等 E2E 测试集成，在测试前后自动创建与清理数据。
testing-boss
Testing Boss 是一个用于编写或审查软件测试以及 LLM/智能体评估（evals）的技能。它帮助开发者决定测试应放在哪一层、如何选择 mock、诊断不稳定的 CI，以及修复脆弱的测试套件。其核心原则是：选择能够暴露被改动行为失败的测试，优先复用现有测试套件中能观察到该不变量的最低层，并复用已有 fixture 和工具，而不是新建文件。它强调断言可观察的结果，而非 mock 行为或实现结构；mock 应保持在单元测试的 I/O 边界，集成层面的结论需要真实的集成证据。当测试暴露回归时，应修复生产代码；只有在有证据表明测试契约错误或已被有意更改时才修改测试，并保留有效覆盖。该技能还涵盖智能体生成测试的评估、flakiness 与契约/属性/变异检查的处理，以及 LLM/智能体结果的评估方式。
link-purpose
link-purpose 是一个专注于 WCAG 2.4.4 链接目的（在上下文中）合规性检查的无障碍分析技能。它通过分析代码中的链接文本，识别通用链接文本（如“点击这里”“阅读更多”）、指向不同目标的重复歧义链接、缺少替代文本的纯图片链接、以 URL 作为链接文本、缺乏描述的操作链接以及未标注文件类型和大小的下载链接等问题。该技能会结合链接周围的程序化上下文（如同句、段落、列表项、表格单元格、前置标题、ARIA 属性及视觉隐藏文本）判断链接目的是否可被确定，并针对每处违规给出位置、问题说明、当前代码和多种修复方案示例。适用于审查导航菜单、卡片、产品网格、文章列表等包含链接的组件，帮助提升屏幕阅读器用户、键盘用户及认知障碍用户的使用体验。
test-crewai-project
test-crewai-project 是一个面向 CrewAI 项目的测试技能，核心目标是对 crews（智能体协作组）和 flows（流程）进行确定性、离线化测试，无需 API Key 即可运行。它通过提供一个 stub（桩）BaseLLM 实现（随技能附带的 references/stub_llm.py）来固定 LLM 的回复内容，使断言结果精确可预测。该桩实现会走完 CrewAI 的全部真实代码路径，包括提示词构建、{placeholder} 占位符插值、任务上下文、工具执行、护栏（guardrail）重试、pydantic 转换与流程路由，并记录每一次调用，便于对 CrewAI 构造出的提示词进行断言。资料还介绍了自定义 BaseLLM 在 1.15 版本中的契约、测试环境的搭建方式、如何驱动桩模型、如何测试 crew 与护栏以及如何测试 flow 等。该技能已验证于 crewai 1.15.22 和 1.15.23（2026-10-01），并于同日用真实 LLM 做过在线测试。
requirements-analysis
用于测试设计前的需求分析技能，帮助识别测试点、边界、依赖与风险。资料称其提供覆盖清单、输出结构与质量要求，强调区分已确认事实与假设，按风险优先级排序，并提示信息缺口。
alicloud-platform-aliyun-cli-test
该技能是阿里云通用 aliyun CLI 的最小冒烟测试（Minimal Viable Test），用于验证 aliyun CLI 是否已正确安装、认证配置（profile）是否有效，以及能否成功执行一次只读 API 调用。测试流程包括：运行版本守卫脚本 ensure_aliyun_cli.py（可指定检查间隔，如 --interval-hours 24）、执行 aliyun version 查看版本信息、执行 aliyun configure list 查看凭证与 profile 配置，以及执行一次只读 API（示例为 aliyun ecs DescribeRegions）。预期结果为：CLI 能正常执行并返回版本信息；configure list 能显示有效的凭证/profile 信息，或给出明确的缺失提示；只读 API 能返回 JSON 数据，或返回明确的权限错误。该技能属于测试类，适用于在正式使用阿里云 CLI 相关技能前进行环境与配置的快速自检。
logic-analyzer
该技能用于通过 Saleae 逻辑分析仪在线采集数字波形，并解码 I2C、SPI、UART、CAN 等协议。它依赖 Logic 2 桌面软件的自动化服务（默认端口 10430）和 logic2-automation 包，可指定采集通道、采样率、持续时间，添加多个协议解码器并导出解码数据或原始波形为 CSV。适用于嵌入式设备总线时序验证，与固件烧录、串口监视、示波器调试等技能互补。