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更新于 10-16 00:02

测试与质量

12,148 个结果

smartui-skill

smartui-skill 是 LambdaTest（TestMu AI）提供的 AI 技能，用于生成 SmartUI 视觉回归测试配置，在云端进行截图对比。该技能与框架无关，支持 Playwright、Selenium 等工具。核心能力包括：为 Playwright 提供 @lambdatest/smartui-cli 的 smartuiSnapshot 方法截图；为 Selenium 提供 JavaScript 执行器调用 smartui.takeScreenshot 指令；通过 CLI 命令安装、创建配置并执行测试；支持在 smartui.config.json 中配置多浏览器（chrome、firefox、safari）与多视口（1920x1080、1366x768、375x812）以及页面渲染等待时间；支持 Storybook 截图；提供基线截图与后续对比的审批工作流，差异在仪表板中高亮，批准后成为新基线。使用前需设置 PROJECT_TOKEN（CLI 方式）或 LT_USERNAME、LT_ACCESS_KEY（Selenium/Playwright 云方式）等环境变量。该技能还总结了常见反模式，例如不配置视口、不等待渲染、截图过多、缺少审批流程等，并给出对应的正确做法。

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unit-tests

该技能用于在 VS Code 仓库中运行单元测试。它优先推荐使用 runTests 工具，该工具提供结构化的通过/失败信息，并支持按文件和测试名称过滤，还可通过 mode="coverage" 收集覆盖率。当 runTests 工具不可用时（例如 CLI 环境），则回退到仓库根目录下的平台脚本：macOS/Linux 使用 ./scripts/test.sh，Windows 使用 .\scripts\test.bat，这些脚本会按需下载 Electron 并启动 Mocha 测试运行器。技能涵盖常用选项，如直接传入文件路径、--run、--grep、--runGlob、--coverage、--timeout 等，并说明集成测试需改用 scripts/test-integration.sh（或 .bat）。测试针对编译后的 JavaScript 输出运行，需先确保编译产物为最新。

测试与质量217 次安装

testing-best-practices

这是一个用于指导测试设计与测试策略制定的技能，适用于为模块规划单元测试、集成测试和端到端测试的分层方案。它强调从模块公开 API 出发推导测试用例，覆盖正常路径、边界、错误和边缘情况，并支持数据驱动与基于属性的测试。集成测试关注组件与外部服务交互，包括 API 信封、错误契约、鉴权与作用域、最终一致性等。端到端测试只覆盖真实用户主流程，不使用 mock，要求状态容忍与幂等。技能还给出硬性规则（不得编造签名或测试夹具、不得在产品代码中加入测试专用分支）、执行指导（预检、确定性夹具、异步轮询、flake 处理）、API 表面发现流程、输出格式（测试策略、测试矩阵、实施计划）以及 CI 分层建议（快速 PR 冒烟通道与夜间全量通道）。

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cross-modal-review

Cross-Modal Review 是一个通过“第二个模型”做事后质量把关的技能：在最终提交或落地前，调起一个不同的 AI 模型来审查工作成果，并按来源技能的 Contract（承诺内容）进行评分。它特别强调拒绝路由——若主审查模型拒绝，会静默切换到链上的下一个模型，只有全部模型都拒绝时才升级给用户。技能覆盖显著代码改动、安全敏感变更、卡壳反复迭代、批量操作前、技能创建与修改、脑页质量等场景，并提供代码审查交接（推荐 /codex review）与对抗性挑战两种扩展模式，输出评分、分歧与一致性比例。其核心铁律是用户主权：审查结论仅供参考，未经用户逐条明确批准，不得自动应用。

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mocha-skill

mocha-skill 是一个用于生成 Mocha 测试代码的 AI 技能，面向 JavaScript 测试场景，结合 Chai 断言库与 Sinon 模拟库使用。当用户提到 "Mocha"、"Chai"、"sinon" 或使用 describe/it 结构（而非 Jest）时触发。该技能提供核心测试模式，包括基于 Chai 的基础断言写法、Sinon 沙箱式 stub 与 spy、异步测试（async/await 与回调 done 风格），并列出常见反模式（如遗漏 done()、未使用 sandbox 导致 stub 泄漏、在 describe 中使用箭头函数影响 this.timeout() 上下文）。同时附带快速参考命令，如 npx mocha、--watch、--grep、--timeout、--recursive，以及安装命令 npm install mocha chai sinon --save-dev。更深入的用法可参考 reference/playbook.md，涵盖生产配置、Chai 与 Sinon 测试、高级 Sinon 模式、异步模式、钩子与测试组织、自定义报告器与插件、Express/API 测试、CI/CD 集成、调试速查与最佳实践清单等章节。

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ln-514-test-log-analyzer

ln-514-test-log-analyzer 是一个用于分析应用程序日志的技能，属于 5XX 质量类别下的 L3 Worker。它采用两层分析方式：Node.js 脚本负责日志收集与定量分析，AI 负责错误分类、日志质量评估和修复建议。该技能无需必填输入，在项目目录中运行并自动检测日志来源，支持 docker、file、loki 三种模式。它可将错误分为四类：真实缺陷、测试产物、预期行为、运维警告，并评估日志的六个质量维度（噪声、完整性、级别正确性、结构化、敏感性、上下文丰富度）以及十项格式检查。对于真实缺陷，它会将堆栈跟踪映射到源文件并给出修复建议。该技能仅生成报告，不改变状态或创建任务，日志质量与格式问题仅供参考，只有真实缺陷会影响质量判定。

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gpui-test

gpui-test 是 GPUI 框架提供的测试能力说明，用于为 GPUI 应用编写测试，覆盖 UI 组件、异步操作与分布式系统等场景。测试运行在单线程执行器上，提供确定性执行，并能测试复杂的异步场景。GPUI 测试使用 #[gpui::test] 属性，配合 TestAppContext 进行基础测试，配合 VisualTestContext 进行依赖窗口的测试。资料还指出：如果测试不需要窗口或渲染，可以不用 #[gpui::test] 和 TestAppContext，直接编写简单的 Rust 测试即可。

测试与质量216 次安装

testing-strategy

该技能提供无障碍测试的决策框架，帮助团队判断何时使用自动化工具、何时需要人工测试，并给出屏幕阅读器与浏览器的兼容性测试矩阵、回归测试模式以及无障碍验收标准模板。内容涵盖自动化工具可检测的约30-40%问题（如缺失alt文本、表单标签、颜色对比度等）与需人工测试的约60-70%问题（如alt文本质量、阅读顺序、屏幕阅读器播报正确性等），并列出必须测试的NVDA+Firefox、NVDA+Chrome、JAWS+Chrome、VoiceOver+Safari（macOS/iOS）等组合。还包含测试决策树、CI流水线无障碍门禁、常见测试工具对比以及NVDA和VoiceOver的快捷键速查。

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Test Generator

Test Generator 是一个用于生成测试套件的技能，可生成单元测试、集成测试和 E2E 测试，帮助在进入生产环境前发现缺陷。它围绕单元测试生成与 E2E 测试生成两条核心工作流展开：单元测试覆盖正常路径、边界条件、错误场景以及依赖 Mock；E2E 测试覆盖用户流程、测试场景、选择器、断言与测试数据准备。使用时可通过自然语言指令触发，例如为某个函数生成测试、为某个流程创建 E2E 测试，或分析测试覆盖率。

测试与质量215 次安装

generate-test-cases

generate-test-cases 是一个用于分析代码并列出所需测试用例的技能，只输出测试用例描述，不生成实际测试代码。它适用于用户要求分析代码测试覆盖率、列出需要哪些测试用例或审查测试策略的场景。该技能会读取规则文件、目标源码及其依赖（DTO、实体、枚举等），并检查已有测试，避免重复覆盖。分析范围包括成功路径、错误/异常路径、校验逻辑、被调用的私有/受保护方法以及安全注解。输出格式为每个测试用例提供 Given/When/Then 和所覆盖的代码分支，测试方法名遵循 {testedMethod}_{givenState}_{expectedOutcome} 命名约定。若目标文件不存在、语言不受支持或行为已被完全覆盖，技能会给出相应提示。

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audit

audit 是 stardust 技能体系中的网站审计工具，输入一个 URL 即可从设计、SEO/技术、LLM/AI 搜索可见性三个视角对现有网站进行完整审计。它会测量 Core Web Vitals，并综合生成七维度评分卡和按优先级排列的问题清单，告诉网站所有者应改进什么以获得更好的业务结果。审计报告同时可作为重设计的种子，其发现会对接 stardust uplift 技能的改进列表。该工具默认多页面抓取（首页加七个信息架构支柱），全程非交互、不提问，所有假设记录在 audit.json 中。每条结论都绑定证据（测量值、T-* 张力 id、检查结果或截图观察），无法测量的数据标注为未测量而非估算。可选能力（refero、marketing-skills、modern-web-guidance、PageSpeed Insights）缺失时优雅降级，不会导致审计失败。

测试与质量214 次安装

laravel-dusk-skill

Laravel Dusk Skill 是一个用于生成 Laravel Dusk 浏览器测试的 PHP 技能，面向 Laravel 应用的 Chrome 端到端（E2E）测试。当用户提到 "Dusk"、"Laravel Dusk"、"$browser->visit" 等关键词时使用。该技能提供基础测试写法、浏览器方法（导航、表单、断言、等待）、Page Objects 模式，以及通过覆盖 DuskTestCase::driver() 返回 RemoteWebDriver 并配置 LT caps 在 TestMu AI 云端执行测试的方式。安装命令为 composer require --dev laravel/dusk && php artisan dusk:install，运行命令为 php artisan dusk 或 php artisan dusk tests/Browser/LoginTest.php。

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web3-testing

这是一个面向 Web3 智能合约测试的技能，围绕 Hardhat、Foundry 以及进阶测试模式展开。它提供 Hardhat 配置示例（含分叉网络、gas 报告、Etherscan、覆盖率插件）、单元测试写法（部署、转账、事件、时间依赖、拒绝用例）、Foundry Forge 测试（断言、expectRevert、fuzz 模糊测试、作弊码 vm.deal/vm.prank、主网分叉）、快照与回滚、主网分叉与账户冒充、gas 优化对比、覆盖率报告生成、合约验证与 CI/CD 集成示例，并给出测试覆盖率、边界条件、重入、访问控制等最佳实践。使用时需注意：资料中引用的 references、assets、scripts 等支持文件未随目录提供，属于外部前置条件，需先取得原始支持材料或已有安装，再按相对路径核对内容并确认许可与执行前提，缺失文件时相关步骤应视为不可用；本技能不适用于与 Web3 智能合约测试无关的任务。

测试与质量214 次安装

verify

verify 是 anthropics/defending-code-reference-harness 中的一个技能，用于在无 Docker 的主机上端到端验证 harness 改动。它通过直接驱动与容器内完全相同的固定版本 CLI，对着一个捕获请求头的桩服务器发送请求，并使用 resolve_auth_env() 解析出的精确环境变量，从而在不启动容器的情况下复现真实管线的外部行为。资料显示，该流程覆盖获取固定版本 CLI、搭建桩 API 服务器、按管线方式构建 agent 环境、模拟容器环境变量、运行 CLI 并读取捕获的 JSONL 日志等步骤，同时记录了若干注意事项，例如单元测试仍依赖 Docker、docker -e 注入环节本身无法在无 Docker 环境验证。

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testing

这是 gbrain 项目中的一个测试类技能，兼具两种模式：一是技能一致性校验，二是项目测试套件健康与回归智能分析。一致性校验会检查每个技能目录是否包含 SKILL.md、frontmatter 是否合法、必需章节是否齐全，以及 manifest.json 与 RESOLVER.md 的覆盖与往返匹配情况。测试套件健康模式会按单元、评估、集成、系统健康四个层级运行测试，并结合 git diff 对失败用例进行分类（回归、过时、偶发、新增、基础设施），生成报告并记录到状态文件中。该技能提供明确的使用时机、运行命令、输出格式、自动修复边界与反模式说明，适用于日常测试巡检、容器重启引导和变更后的回归排查。

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spring-boot-testing

Spring Boot Testing 是一个面向 Spring Boot 4 应用测试的专家级技能，帮助开发者根据具体场景选择最合适的测试技术，并结合 JUnit 6 与 AssertJ 编写现代、可读的测试代码。它围绕测试金字塔（单元测试 > 切片测试 > 集成测试）组织指导，提供控制器、数据层、REST 客户端、JSON 序列化等不同测试切片的决策矩阵与参考文档，涵盖 MockMvcTester、RestTestClient、@MockitoBean、Testcontainers、Instancio 等工具，并包含上下文缓存优化与 Spring Boot 4 迁移说明。

测试与质量213 次安装

load-test-scenario-builder

load-test-scenario-builder 是一个用于构建负载测试方案的工具型技能，帮助团队规划真实场景下的负载测试、流量模型、k6 脚本与成功标准。它围绕接口型场景定义（虚拟用户数、持续时间、爬坡时间、p95 延迟、错误率、吞吐量），提供基线负载、峰值负载和压力测试等示例场景。该技能还包含 k6 脚本模板（如结账流程）、常见流量模型（稳态、渐进爬坡、尖峰、耐久/浸泡测试）、阈值定义（延迟分位、错误率、吞吐量、自定义指标）、运行脚本与结果分析代码。适合需要验证系统容量、寻找性能瓶颈、制定性能基准的团队。缺失信息：收费、价格、平台支持范围及具体安装步骤暂未提供。

测试与质量213 次安装