red-green-refactor
一个面向双循环 TDD 的技能：用失败的验收（e2e/集成）测试定义切片目标，再用单元测试的红-绿-重构循环逐步实现代码，两层测试同步增长，直到验收测试通过并提交。
Skill 广场
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更新于 10-27 00:15
测试与质量
12,766 个结果
code-review
面向 Tauri + Rust + React 应用的代码审查技能，在用户要求审查代码、检查 bug、代码质量检查、发现问题或重构建议时启用，从正确性、性能、安全、可维护性等维度给出反馈。
error-handling-debugging
面向 Tauri + Rust + React 应用的错误处理与调试技能，涵盖 Rust/TypeScript 错误处理、日志与追踪、常见错误排查及恢复策略，适用于实现错误处理、调试问题、排查 Tauri 命令失败、修复数据库错误等场景。
tdd-workflow
TDD 工作流 Skill：当用户要求测试驱动开发、先写测试或提到红绿重构时使用。强制新功能、Bug 修复与重构达到 80% 以上测试覆盖率，按 RED-GREEN-REFACTOR 循环推进，涵盖编写用户故事、生成测试、运行失败测试、实现代码、重构与覆盖率验证。
quality-guardian
用于运行并解读 lint、类型检查、测试等质量门的技能：根据变更范围选择最小充分检查，分析失败根因，并判断是否允许继续提交或发布。
test-engineer
编写、补齐、运行和优化测试时使用的技能，优先覆盖 Vitest 场景，也适用于组件逻辑、工具函数、状态管理和服务层的测试设计。用户提到 test、unit test、integration test、coverage、mock、Vitest、补测试时都应触发。
quality-retrospective
质量回顾技能：在完成一个阶段后提取经验、模式与改进机会。支持扫描、单阶段、区间、批量回顾，通过四个视角并行分析并汇总，可自动或手动将洞察路由到规格、问题、知识库。仅写入回顾目录等指定位置，不修改源代码。
quality-test
quality-test 是 Maestro Flow 中的用户验收测试（UAT）技能：以交互方式逐条向用户展示预期行为并询问实际结果，据此判定通过、跳过或记录问题，进而生成测试计划、结果与覆盖率报告，并可在需要时诊断缺口、驱动修复循环。
team-review
team-review 是用于代码审查的统一团队技能，采用 scanner、reviewer、fixer 三阶段流水线，结合工具链与 LLM 扫描、根因分析及失败回滚的自动修复。命令含 --full、--fix、-q、--dimensions、-y 等。
team-testing
team-testing 是 maestro-flow 中的团队测试技能，用协调者、策略师、生成者、执行者、分析师多角色流水线推进 L1/L2/L3 分层测试覆盖，通过 Generator-Critic 循环收敛覆盖率，并以共享记忆和消息总线协作。
find-your-margin
一个帮助知识工作者对照 AI 能力审计自身技能栈、找出「人类判断 + AI 吞吐」能产生高盈余的窄赛道的方法论技能，通过五步工作流输出技能地图、边际赛道与注意力分配组合。
building-tests
building-tests 是一套面向应用的已提交测试的构建与运行技能，强调按用户期望而非按平台来组织测试。它提供完整的工作流与安装设置，包括 Node.js 22+ 环境、测试根目录与标记文件、堆栈配置、按界面（surface）安装框架技能、界面运行时、运行器、包管理、安装依赖以及固定规则等。它通过测试契约、索引 frontmatter 和配方（创建、更新、运行、配置 CI、审查覆盖率）来操作应用，仅在诊断失败运行时才会手动操作应用。
skill-audit
skill-audit 是一个只读的仓库技能审计工具，用脚本按技能包契约检查所有已打包技能并报告违规，适用于合并或发布前的规则校验。
playwright-browser
基于 Playwright CLI 与 MCP 工具的无头浏览器自动化技能，用于端到端测试、UI 截图、视觉回归、网页抓取与表单提交验证，适合在 CI 环境中安全运行。
designing-tests
设计测试的策略与模式技能，用于规划测试覆盖、选择 TDD/BDD 方法、设计集成与 E2E 测试、改进测试套件、搭建测试基础设施及排查不稳定测试。来自 cloudai-x/opencode-workflow。
wpt-update
用于更新与分类整理 workerd 中 Web Platform Tests（WPT）依赖的技能：从 workerd 根目录运行 ./build/deps/update_wpt.py 升级 wpt-* 依赖，并依据 src/wpt 配置对比新旧上游提交，处理测试套件增删改名、配置排序与 expectedFailures/disabledTests/omittedTests 分类，最后跑 WPT 目标与格式检查。
ab-test-plan
用于为 DTC 营销漏斗生成结构化 A/B 测试计划的技能，输出可证伪假设、对照组与变体、主指标、样本量估算、测试时长和成功标准，并连接到 RMBC 方法论。
media-buying-brief
该技能用于生成付费媒体投放简报，涵盖受众定位、预算分配、KPI目标、创意轮换与测试框架，面向媒体买家准备和优化广告活动。属于RMBC文案框架技能之一。
eval-build
eval-build 是 Confident AI eval-skills 中的技能，用于为 AI 应用构建或续建可信的评测流程：从现有证据出发，经过人工复核的用例、经验证的评分器，最终得到可复现的基线。
eval-descent
eval-descent 是 confident-ai/eval-skills 中的改进循环技能，通过有边界、与证据关联的实验，针对已验证的评估来降低 AI 应用的错误、成本或延迟，或提升质量指标，同时保护约定的护栏指标。适用于质量优化、延迟与成本控制及模型迁移。
eval-discover
eval-discover 是 confident-ai/eval-skills 中的技能，用于在发明质量指标前，通过人工主导的 trace 审查发现 AI 应用的失败模式。它支持托管或本地审查，帮助收集真实案例、记录人工观察并识别覆盖缺口。
test
此技能用于为 Convex 云函数生成测试，基于 convex-test 与 Vitest，在内存后端中验证查询、变更、鉴权、索引与定时函数。触发场景：用户想为 Convex 函数编写测试或测试套件时。
evidence-based-debugging
一个基于证据的调试技能：从复现报告的症状出发，用实验和捕获的证据诊断软件或系统故障；在用户授权且已证明原因时进行最小修复并验证。
doc-coauthoring
一个引导用户完成三阶段协作写作流程的技能：先收集上下文，再逐节迭代打磨，最后用无上下文的 Claude 做读者测试，以发现盲点。适用于撰写 PRD、设计文档、决策文档、RFC 等。