agentic-eval-first-development
面向 AI 评估的智能体开发技能,用 Data-Task-Score 框架设计、执行并迭代评估,把评估当作可量化的需求文档(PRD)。适用于为 LLM 调用、Agent 工作流或 MCP 管道建立可复现的成功标准。
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更新于 10-27 00:15
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面向 AI 评估的智能体开发技能,用 Data-Task-Score 框架设计、执行并迭代评估,把评估当作可量化的需求文档(PRD)。适用于为 LLM 调用、Agent 工作流或 MCP 管道建立可复现的成功标准。
PROCSPEC 质量门禁技能,用于审查流程规格文档:校验结构、检查内容并计算 PROC-Ready 得分。得分为六项加权,分 PASS(≥85%)、CONDITIONAL(75–84%)、FAIL(<75%)三档。
doc-tdd-fixer 是 aidoc-flow 框架中的 TDD 文档修复技能,读取最新审查报告并修复 TDD 的结构、链接、元素 ID、测试用例内容、引用与上游 SPEC 漂移,用于审查→修复→审查循环。
该技能用于通过 Playwright MCP 驱动 FiftyOne App,覆盖插件/算子验证、演示或录屏,以及端到端 UI 自动化等场景。资料给出了大量实操细则:FiftyOne App 是 React/MUI 单页应用,后端为 Python 会话并通过 WebSocket 通信,多数坑点源自这一生命周期。核心规则是:在调用 ctx.ops.reload_dataset() 的算子执行后,绝不要使用 browser_navigate 或 location.reload(),否则会静默终止 FiftyOne 会话;推荐改用触发文件 IPC 调用 session.refresh(),或在反引号面板中使用内置的 reload the dataset 算子。资料还介绍了启动器模式(remote=True、非持久克隆、nohup 后台运行、健康检查)、MUI/React 输入与下拉框处理技巧、基于 data-cy 的选择器定位、侧边栏标签过滤、模态查看器导航、节奏控制、录屏建议以及清理脚本。配套脚本 scripts/launch_app.py 与触发文件路径 /tmp/fo_refresh.trigger 在资料中给出。
一个用于代码审查与提交前检查的 AI 技能,按结构、错误处理、安全、性能、测试五个维度共 25 项清单系统检查代码,识别代码异味并给出重构建议,输出带优先级的审查报告。
testing-patterns 是 xenitv1/claude-code-maestro 发布的 AI 智能体可安装技能,提供测试模式与工具集,涵盖 TDD、行为驱动测试、工厂函数、Mock 模式、查询与交互模式及反模式,面向 React Native 与 Jest 测试场景。
Vitest 是基于 Vite 的下一代单元测试框架,兼容 Jest API,原生支持 ESM、TypeScript 与 JSX,并与 Vite 配置、插件共享。可用于编写测试、模拟、快照、覆盖率、测试过滤与 fixture。
一套关于高效代码评审的实践指南,帮助团队以建设性反馈发现缺陷、分享知识并保持士气,涵盖评审心态、流程、技巧、检查清单与模板。
generate-tests 是 zbruhnke/claude-code-starter 中的测试生成技能,用于为代码生成测试,适用于补充测试覆盖率、实践 TDD 或提升代码可靠性。它会先阅读代码和现有测试,匹配项目测试风格后再编写测试。
create-qa-list 是一个把代码、规格文档、PR 或当前对话内容转化为 QA 测试用例清单的技能。它面向非开发者,让不会读代码的测试人员也能直接阅读并执行测试。输出支持 CSV、可分享的 HTML 报告,或两者同时生成。该技能遵循两条核心规则:一是所有用例都用行为与场景语言描述,不出现函数名、文件路径、表/列名等代码符号;二是每个用例都必须与真实代码行为一致,不能凭空编造,无法验证的行为需确认或删除。工作流程分为范围确认、分类与优先级方案、草稿用例清单、导出格式四步,最后用内置脚本生成交付物。
Black-Tortoise Agent Quality Scan 是一个用于快速盘点近期代码改动质量风险的技能。它结合 codacy、context7 与 sequentialthinking 等工具,在 PR 前后列出高风险点(如 lint/type/test 失败、API 误用、层次违规),并制定最小可执行的修正方案。适用于需要缩小改动面积、产出可执行修正清单的场景。
Quality Gates 是 Black-Tortoise 仓库中的质量门禁与审计指南技能,用于规范合并前的检查流程。它明确了在结构性变更后需运行架构门禁、提交 PR 前需执行 lint、构建与相关单元测试,以及确保 Husky/lint-staged 钩子通过。该技能还要求同步更新审计文档与需求/任务状态,记录门禁失败日志,并用 Jasmine + Karma 与 Playwright 覆盖关键路径和领域不变量,以保证变更可审计、测试可复现。
Testing End To End 是一个面向 AI 智能体的端到端验证技能,核心原则是“证据优先于信心”。它要求当代码变更影响运行时行为时,必须在真实运行环境中完整走通被改动的路径,而不是仅依赖类型检查、lint 或单元测试。技能覆盖浏览器路由、页面、组件、表单、导航、鉴权流程、加载/空/错误状态、API、CLI 命令、worker、第三方集成、生成产物、开发服务器、构建系统、运行时升级、本地代理、端口路由、进程生命周期与编排脚本等运行时表面。它规定了端到端验证的标准流程:定义证明目标、启动真实环境、使用代表性状态、执行被改动路径、检查运行时错误、捕获可读证据。对浏览器可测变更,要求至少覆盖一次表单提交或写回、一次响应式状态变化、一次控制台/运行时错误检查,以及至少一张来自真实挂载产品 UI 的截图或片段。对后端、API、CLI 与集成变更,要求调用真实端点或命令路径,写操作后交叉读取验证,并在权限边界场景下同时验证允许与拒绝路径。对开发工具与运行时编排变更,要求启动被改命令、等待就绪或捕获确切阻塞点、执行主要本地端点、有意终止并确认无残留进程或监听。技能还强调在宣布受阻前先尝试项目文档化的恢复路径,最后报告所执行的路径、操作、证据位置、控制台/日志/错误结果以及未能完成的部分。
Skill Eval 是一个用于仓库内技能评测(skill eval)的操作型技能,通过 skills/skill-eval/scripts/eval_runner.py 统一负责评测套件的校验、运行、评分、聚合与报告,并在报告前对结果进行核验。它强调执行器与评分器分离、记录产物与指标,禁止手工运行提示词、手工记录结果、让同一智能体既执行又评分,或估算指标。该技能还规定了评测运行的授权边界:除非用户明确要求运行评测、基准或执行 runner,否则不得启动运行,只能做静态校验或使用已有产物,并将依赖重跑的改进、回归、token、耗时与可靠性结论标记为未证实。
fable-debug 是一个调试技能,按“观察→调查→定位根因→修复→验证”的流程进行系统性根因分析,用自然推理段落而非正式小标题组织思路,适用于遇到报错、异常行为或测试失败时排查问题。
fable-verify 是一个把“像 Fable 5 一样验证”的思维习惯注入推理过程的技能:在写完或修改代码、运行测试、需要确认结果符合需求时,用系统化、以证据为基础的方式做质量验证。
Web Accessibility 技能用于网页无障碍分析与修复,覆盖 WCAG 2.1/2.2(A/AA/AAA)合规审计、屏幕阅读器兼容性、键盘导航、颜色对比度、替代文本与表单可访问性检查。
将智能体能力映射到标准基准(SWE-bench、WebArena、OSWorld、GAIA、TauBench),并构建自定义回归包,用于模型选型、对比与CI质量追踪。
一个用于开展全面且具建设性代码审查的技能,适用于审查拉取请求、检查代码质量、发现缺陷与进行安全审计。
面向生产环境遗留系统改造的 Claude Code 插件技能,提供以绞杀者模式、抽象分支、特征测试和渐进式迁移为核心的增量现代化工作流。
用于合并前 SQL 质量把关的审查技能:可对单条查询、模型或目录内 SQL 文件做语法校验、26 项反模式 lint、A-F 质量评级、注入威胁与 PII 暴露扫描,帮助在提交或 PR 前发现高风险问题。
用于排查智能体失败、输出错误、忽略指令、幻觉或行为异常,且原因并非明显代码缺陷时:优先检查模型实际收到的上下文,按“回归、缺失、工具定义、埋没、冲突、溢出、推理失败”分类定位并修复。
用于评估上下文工程工具(harness)是否真正改善智能体表现的技能,通过同一任务在有/无该工具下对跑、打分并测量增益,帮助判断是真实提升还是无效的“token 旅游”。
Test Challenger 是一个用于审查单元测试的技能,重点识别“假阳性”测试:即代码行为错误时仍能通过的测试。它通过十类模式判断测试的预期值是否来自代码本身而非独立规格,并给出挑战结论与修复建议。