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更新于 10-27 00:15

测试与质量

12,746 个结果

fiftyone-app-playwright

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。

测试与质量9 次安装

create-qa-list

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。

测试与质量8 次安装

quality-gates

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。

测试与质量8 次安装

testing-end-to-end

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。

测试与质量8 次安装

skill-eval

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。

测试与质量8 次安装