debugger
面向错误、测试失败与异常行为的调试专家技能，用于主动排查问题。资料称其专注根因分析，触发后捕获错误信息与堆栈、确定复现步骤、定位失败点、实施最小修复并验证。
Skill 广场
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更新于 10-27 00:15
测试与质量
12,743 个结果
maintain-verification-skill
这是一个用于维护“验证技能（verification skill）”的维护流程技能，面向由 /create-verification-skill 生成或项目本地的验证技能；当特征映射（feature map）可能过时，或用户运行 /maintain-verification-skill 时使用。它要求以“功能”而非逐句为严谨单位，从源码覆盖每个功能文件，并实际驱动应用逐个验证，最终产出 clean（无需改动）、changed（一个 PR 提交已证实的文档、harness 或映射修正）或 blocked（说明阻塞原因）之一的结果。
android-additional-tests
可选技能，用于在基础冒烟测试之外为 Android 项目补充更全面的仪器化测试，包括附加冒烟测试、页面级 Espresso 测试、用户流程测试，以及可选的 GitHub Actions 工作流。需已完成 android-e2e-testing-setup 且冒烟测试通过。
bestow-curse
Bestow Curse 是一个以“施加诅咒”为隐喻的技能，实际用途是约束注入（constraint injection）：通过人为地向系统、流程或团队引入摩擦、限制或降级条件，测试其在非理想环境下的适应与承受能力。它适用于在故障自然发生前，提前了解系统的失效边界，例如带宽限流、功能移除、资源削减等。该技能提供一套结构化流程：先重述目标、成功条件与不可触碰边界，再识别待压测对象，设计具体的限制或降级方案，定义衡量标准，最后输出包含预期结果与回滚流程的约束注入计划。交付物包括约束注入计划（降级什么、降多少、持续多久）以及成功与失败判定标准。使用前提是 Hermes Agent 及本次会话的常规工具集，无额外运行时依赖。注意事项：约束注入必须可逆，不应造成永久损害；未经授权和回滚计划，不得对生产系统注入约束。
confusion
Confusion 是一个以“混乱工程”（chaos engineering）为隐喻的技能，用于生成受控的随机性、异常输入和边界情况，对系统、API 或工作流进行压力测试，以发现其在出错时的行为。它本质上属于模糊测试、猴子测试与对抗性测试用例生成。该技能依据 Hermes Agent 及当前会话常规工具集运行，无需额外运行时依赖。使用流程包括：先重申目标、成功条件与不可触碰边界，并界定爆炸半径与回滚程序；再识别待测对象，生成边界用例、畸形数据、竞态条件、异常序列等混乱输入；随后预测每种输入应被如何处理（优雅降级、报错、恢复）；最终交付包含具体对抗性输入及预期与最坏结果的混乱测试套件，并明确标注置信度、假设与未解决风险。适用场景为理想条件下运行正常、但需了解其失效方式的系统或流程。限制：不得在生产系统上未经明确安全门禁与授权生成混乱；须保持隐喻锚定真实机制。
deception
Deception 是一个用于生成可信合成产物的技能，面向测试、演示、对抗演练和排练环境，目标是让产出在软件和操作人员检查下显得逼真，而不是操纵真实用户或伪造证据。它不提供额外的运行时依赖，依赖 Hermes Agent 和当前会话的常规工具集。使用时先复述目标、成功条件和不可触碰边界，再区分哪些信号需逼真、哪些标记必须保持明显合成，随后生成替身产物并按目标格式、工作流或约束校验，最后交付带标注、隔离规则和拟真度说明的合成集。交付物包括逼真的合成数据集、脚本或演示环境简报，拟真目标与故意伪造内容说明，以及防止被误认为真实记录的隔离与标注指引。该技能明确禁止创建冒充真实人物、误导客户或支持欺诈的内容，即使载荷看起来真实也须在文档、头部或测试上下文中标注为合成。
hallucinatory-terrain
Hallucinatory Terrain 是一个以《龙与地下城》同名法术命名的技能，用于在现有环境上叠加另一层“现实”，以便安全地进行测试、训练或演示。它不改变真实系统，只改变系统的呈现方式：例如把测试环境配置成像生产环境，把沙盒数据库填充合成数据，或在真实基础设施上叠加训练场景。该技能把每个任务拆成明确的步骤：先复述目标、成功条件与不可触碰的边界，再识别真实环境和所需的仿真实版本，然后构建叠加层、验证其可信度，并确保叠加层与真实环境完全隔离，最后记录哪些是真实基础设施、哪些是仿真内容，并交付产物。适用场景包括需要看起来像生产环境但不接触真实数据的测试；需要真实上下文的训练模拟；以及不能暴露真实系统的演示。限制与护栏：叠加层绝不能污染生产环境，必须完全隔离；合成数据不得包含真实个人信息；临时环境必须清晰标注，以免被误认为生产环境。该技能不需要额外运行时依赖，只需要 Hermes Agent 和本次会话的常规工具集。
investigation
该技能用于将问题中散落的线索（日志、追踪、文档或代码）连接成因果解释，帮助排查故障、回归或异常行为，输出根因假设与验证路径。
mirage-arcane
Mirage Arcane 是一个面向高保真模拟与数字孪生的技能，灵感来自 D&D 同名法术。它用于构建系统难以与生产环境区分的深度仿真环境，适用于压力测试、沉浸式训练和情景规划，并内置操作员级标记与终止开关等安全护栏。
shatter
Shatter 是一个面向学习的主动受控破坏型技能：让使用者以攻击者视角测试自己拥有的系统，在真实故障发生前发现脆弱点。它要求事先重述目标、成功条件与禁改边界，界定爆炸半径与回滚方案，再从从未被验证的假设、单点故障和未覆盖的边界情况中找出“共振频率”，通过注入故障、构造对抗性输入、模拟负载峰值或开展演练日等方式施加受控压力，观察哪些部分直接崩溃、哪些优雅降级、哪些保持稳定。最终产出脆弱性报告、按优先级排列的结构性弱点与修复建议，以及韧性记分卡。该技能适用于对自有系统、方案或代码库做压力测试与对抗性验证，属主动发现而非事故响应；无额外运行时依赖，超出常规工具集的需求暂未提供。
flutter-testing
Flutter 测试规范技能，指导编写单元、Widget 与集成测试，强调测试金字塔、AAA 结构、Robot 模式、WidgetKeys 常量与 Patrol 原生交互，适用于实现测试行为时参考。
nestjs-testing
面向 NestJS 项目的测试技能，指导使用 Jest 编写单元测试与 E2E 测试，覆盖 mock 策略、supertest 应用流程测试、真实测试数据库隔离与强制 TypeScript 严格类型规范。
reflow
reflow 是一个响应式适配技能，用于让 Web 应用的每个视图在小笔记本、平板和手机上都能正常显示与操作，并在浏览器中逐项检查。它基于产品现有设计调整布局适配方式，不改变桌面端外观，也不用于生成 QA 报告。
persona-test
persona-test 是一个基于人设子代理的应用测试技能：通过应用专属适配器，并行派出多个模拟用户角色，各自按目标、性格与退出条件操作目标应用，产出经证据评分的判定结果与本地报告。
weekly-report-writer
weekly-report-writer 是一个用于自动生成学术风格周报的技能，通过分析当前项目目录的 Git 变更，并借助 report-planner 与 report-reviewer 两个智能体进行结构规划与质量迭代，最终将报告保存为 WEEKLY_REPORT_YYYYMMDD.md。
full-stack-debugger
面向全栈调试的技能，覆盖 UI、后端与数据库三层。提供检测、分析、修复、重启、验证、迭代的循环流程，结合浏览器测试、日志分析与代码检查逐项定位并修复问题。
gsap-test
GSAP 动画的测试、调试与验证配方集，属于 gsap-setup → gsap-animate → gsap-optimise → gsap-test 流程的最后一环，内容专注测试与调试，与其它插件无 API 重叠。
verify
verify 是一个用于任务完成前的严格自评清单技能，要求为每一项检查提供证据，避免在未验证的情况下宣称完成。适用于即将提交代码、宣布任务完成或回答“是否完成”之前。
unit-testing
Unit Testing 是一个用于编写全面单元测试的技能。它强调测试行为而非实现，每个测试聚焦一个断言概念，采用 Arrange-Act-Assert 结构，使用描述性测试命名，保证测试相互独立，并通过模拟昂贵操作来保持测试快速。该技能要求在使用前先通过 context7 查询当前测试框架的文档与最佳实践，覆盖 happy path、边界情况、错误条件和状态变化等测试场景，并针对 Python、JavaScript、R、Rust、Go、C++、SQL、Bash、Ansible、Kubernetes、Docker 等语言和工具提供相应参考。
drive-dogfood
Drive Dogfood 是一个用于在真实浏览器中执行既有 dogfood（内测验收）指南的智能体技能。当 dogfood 测试指南已经存在，且其用例需要由智能体逐个执行、而非交给人工操作时使用。其核心交付物是运行台账（run ledger）：每个用例 ID 都要有记录，附带屏幕上所见内容的引用证据，并且当用例涉及服务器拥有的状态时，还需提供真正运行过的服务器端探针结果。仅凭屏幕勾选不足以判定通过——凡声称创建、更新、删除或持久化的用例，屏幕证据是必要的但不充分。进度只记录在 CLI 台账中，禁止通过打开 dogfood HTML 指南（localStorage）来标记进度。
amazon-idq-pro-audit
面向亚马逊商品 Listing 的生产级质量审计技能，基于 Bright Data MCP 实时数据，对 ASIN 做 IDQ 五支柱评分、标题合规、五点描述、移动端预览、图片质量、A+ 内容深度、索引风险与结构化属性检查，并给出按优先级排列的修复清单。
appium-python-expert
面向移动端 E2E 自动化的 Appium 2.x + Python 技能，覆盖 Android 与 iOS，包含 Page Object Model、Allure 报告、触摸手势、Appium Inspector 与 CI/CD 集成参考。
ai-sdk-testing
该技能用于测试使用 Vercel AI SDK（generateText、streamText、generateObject、streamObject）的代码，而无需调用真实 LLM API。它通过 ai/test 提供的 MockLanguageModelV3、MockEmbeddingModelV3 等内置模拟提供者，精确控制模型输出，从而编写确定性、快速的测试。适用于任何从 ai 导入的代码、代理或转换 LLM 响应的路由处理器、结构化输出解析（Zod + Output.object）、流式 UI 或 SSE 端点，以及 /nightshift、/swarm、/ralph-tdd 等自动化循环中涉及 AI SDK 的场景。核心原则包括：测试中绝不调用真实提供者；测试自己的代码而非 SDK 本身；同时覆盖同步与流式路径；测试结构化输出解析及异常处理；在模型层而非 fetch 层进行模拟。
restassured-skill
用于在 Codex 中设计、实现、运行、记录和报告 Rest Assured API 测试的技能集合，覆盖 REST 服务测试、契约驱动测试、JUnit 5 结构、WireMock 虚拟化、需求与契约分析、覆盖率规划、文档同步及 CI 集成等任务。