git-fix-pr
git-fix-pr 是一个用于修复 PR 失败检查的技能:在本地复现 lint、类型、测试或构建失败,修补代码并推送修复。适用于被要求修复 PR、解决红色 CI 或自动修复 lint/测试失败时。
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更新于 10-29 00:09
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git-fix-pr 是一个用于修复 PR 失败检查的技能:在本地复现 lint、类型、测试或构建失败,修补代码并推送修复。适用于被要求修复 PR、解决红色 CI 或自动修复 lint/测试失败时。
基于 Andreas Zeller《The Debugging Book》科学调试方法的技能,用于处理反复试改、根因不明或多处症状的程序错误,交付可复现证据、诊断、最小修复与回归结果,帮助区分猜测与观察。
dspy-best-of-n 是一个 DSPy 技能,指导使用 dspy.BestOfN 让程序多次运行并保留得分最高的结果,即以拒绝采样方式用延迟和 token 成本换取输出可靠性。
DSPy 的 BootstrapFewShot 优化器使用指南:在已有约 50 条以上带标签样本时,自动生成并挑选高质量少样本演示,作为最简单、最快的首次优化步骤。
prune-tests 是 leek/agent-skills 中的一项测试精简技能,用于逐区域删除低信号测试。它每个周期只处理一个测试区域(一个测试目录或某个模块的测试),删除那些只是复述代码、永远通过或每次重构都会失败的测试,同时验证覆盖率保持在基线附近,并为每个区域开一个 PR。该技能只在测试仍能拦截真实缺陷时才保留测试。
用于数据质量校验与分析结果验证的技能:检查缺失值、重复值、数据类型、数值与分类范围、逻辑与跨表一致性,并做统计验证、交叉验证、敏感性与可复现性检查。
LikeC4 CLI 代码生成回归测试技能,用于修改或评审 likec4 gen 的导出器、输出文件命名、include 路径生成行为时,通过聚焦测试保护输出契约:多文件生成器必须把每个视图写在 --outdir 下,外部 include 与 Windows 路径不得逃逸输出根目录。
用于复现、诊断或验证 LikeC4 的 GitHub issue 或用户报告的缺陷,判断问题能否被复现并给出带证据的是/否结论,通常从最小的最小可复现夹具入手。
该技能用远程 Xcode 与 iOS 模拟器替代本地 xcodebuild,让用户在 Linux、Windows、macOS、容器等任意环境构建、运行和测试 iOS 应用,并通过 lim CLI 完成创建实例、构建、交互、录屏与预览。
基于页面实现代码、spec.md 规格文档和功能范围,自动识别页面类型并匹配模板,生成面向研发测试的结构化 PRD,并在生成后进行一致性核对。适用于需要将已实现页面或规格文档转化为正式产品需求文档的场景。
用于以测试驱动方式开发 Django 校验的 AI 技能:按模型、表单、视图、模板分层安置校验测试,并验证用户可见的错误路径、重复项处理与重定向。
用于设计、调试和维护 Django Selenium 功能测试的技能,涵盖 live server 配置、显式等待、测试隔离、页面对象、截图与 CI 产物,帮助验证 Django 与模板、静态资源、JavaScript、持久化及浏览器行为的整体协作。
用于从整体上设计可持续测试架构的技能,基于测试期望、测试金字塔权衡、快慢测试分离、集成边界与 CI 反馈回路等思路,帮助团队规划测试套件形态而非单个测试。
基于 Graph-It-Live 的 PR 审查技能,用图分析为 Git diff 提供风险、破坏性变更、依赖影响、循环依赖、未使用导出与测试候选证据,适合在拉取请求审查中补充静态分析视角,但不替代测试与人工审查。
面向 .NET 测试的开源架构规则技能,基于免费的 ArchUnitNET 库,在仓库需要比轻量依赖检查更丰富的架构断言时使用,可产出代码、文档、配置、测试与 CI 等具体项目变更。
面向函数式核心与副作用边缘架构的测试技能,提供 Stub 驱动 TDD 与层边界测试方法,指导在编写测试、决定测试内容及组件边界测试时使用。
该技能提供 TypeScript 测试模式,涵盖使用 Vitest 进行单元测试、用 MSW 在网络层模拟 API,以及用快照测试验证复杂对象。适用于编写单元测试、模拟 API、为依赖注入创建类型安全的 mock,或使用快照测试。
基于 Playwright 的浏览器自动化录屏技能,用于录制 Web 应用操作演示并生成带时间线的屏幕录像,适合制作产品演示视频。
create-strategy 是 melodic-software/claude-code-plugins 中的测试策略生成命令,依据 IEEE 829 结构为项目生成完整测试策略文档;适用于新项目建立测试方法或统一既有测试实践。
用于规划、设计并实施 A/B 测试与增长实验的技能,涵盖假设撰写、样本量估算、指标选择、变体设计、流量分配、统计分析与实验计划管理,帮助产出统计有效且可执行的结果。
面向测试不稳定问题的技能:用条件轮询替代任意时间等待,等到测试真正关心的条件成立,减少竞态与偶发失败,适用于异步操作、并行测试等场景。
数据库测试技能,覆盖模式校验、数据完整性、迁移、事务隔离与查询性能测试,用于防止数据丢失与损坏。资料未提供安装方式、价格与平台信息。
分布式追踪技能:使用 Jaeger 与 Tempo 追踪微服务间请求流,分析延迟、依赖与故障点。含部署配置、OpenTelemetry 埋点、上下文传播、采样策略与查询分析。
GitHub Code Review 是一个基于多智能体集群(swarm)协调的 AI 代码审查技能,可对拉取请求(PR)进行安全、性能、架构、风格与无障碍等维度的综合审查,并通过 gh CLI 与 CI/CD 集成。