e2e-test-runner
用于 Happy/VibeBox 项目的端到端测试运行与调试技能，覆盖基于 Playwright 的 Web OAuth 认证测试，iOS 与 Android 的 Maestro 测试规划中；在运行 e2e 测试、演示功能、排查测试失败或涉及 OAuth、Playwright、Maestro 时自动激活。
Skill 广场
找到适合任务的 Agent Skill，阅读介绍并复制安装命令。
更新于 10-31 00:15
测试与质量
12,971 个结果
configure-nightwatch
该技能用于配置 Laravel Nightwatch 的数据采集行为，覆盖采样率、过滤规则与脱敏策略的调整。资料说明 Nightwatch 通过三个阶段处理事件：采样决定哪些入口点（请求、命令、计划任务）触发完整链路采集；过滤在采样之后排除特定事件（查询、缓存、邮件等）；脱敏则对已采集的数据进行修改，去除或模糊敏感信息。技能提供全局采样率环境变量（请求、命令、异常）的设置方法，以及基于路由的差异化采样（Sample 中间件）、未匹配路由采样、运行时动态采样和命令采样排除。过滤部分涵盖数据库查询、缓存事件、邮件、通知、出站 HTTP 请求和队列任务的按条件过滤，以及任务采样的解耦。脱敏部分涵盖请求头与请求负载字段、查询、缓存、命令、异常、邮件和出站请求内容的程序化脱敏处理。资料建议以官方文档为最终依据。当前未提供该技能的具体安装命令、版本兼容范围或收费信息。
flutter-patrol-usage
Flutter Patrol 使用说明技能，介绍 LeanCode Patrol 端到端 UI 测试约定、测试结构、断言、key 命名与自定义 finder，并说明如何通过 Patrol MCP 运行和调试测试。
dad-joke-validator
一个评估和生成“老爹笑话”的 AI 技能，从双关质量、令人叹气程度、健康度、结构四个维度打分，可判断某笑话是否属于老爹笑话，并按评分标准生成新的老爹笑话。
playwright-browser-automation
基于 Playwright 的通用浏览器自动化技能，可自动检测本地开发服务器、编写并执行自定义测试脚本，用于页面测试、表单填写、截图、响应式检查等任务。
project-verification
该技能用于在 .agents/skills 下创建或更新项目专属的验证配方技能（verify-<project>），记录如何启动项目并证明一个真实用户旅程可用。它支持创建模式与更新模式：创建时先考察仓库已有的启动命令、用户界面、测试工具与可观测证据，再与用户确认项目名、起始旅程和本次会话是否已授权执行，然后按模板生成 SKILL.md；更新时仅针对发生变更或已证明存在漂移的配方进行比对，区分文档漂移、测试工具缺口与产品回归。技能强调预期与观测分离、证据需绑定具体界面与场景、配方权限仅限配方文件与自有临时状态，并需清理自有资源。
acceptance-criteria
用于为需求编写可测试的验收标准与验收测试，支持 Given/When/Then、清单和规则三种格式，帮助明确需求何时算满足。
e2e-playwright
面向 Next.js 应用的 Playwright 端到端测试技能，覆盖关键用户旅程、页面对象模式、数据预置、网络请求模拟与 CI 集成，并提供排查不稳定测试的方法与检查清单。
tdd
一种测试驱动开发（TDD）技能，用于让用户以测试优先的方式构建功能或修复缺陷，涉及红-绿-重构循环和集成测试。
ue5-deterministic-sim-tests
该技能为UE5游戏核心循环建立可证明的确定性仿真测试：通过固定逻辑步长、按子系统派生的种子随机流、无渲染的无头对战测试，在数秒内跑完多场AI对局并断言合法结束，从而捕获AI卡死、无法收尾、计分与流程回归等问题。
lightfast-clerk
Lightfast Clerk 技能：为本地开发提供 Clerk 认证原语，可创建测试用户、通过浏览器登录、签发 JWT 并清理环境，适用于 tRPC、桌面端与 API 测试。
electron-testing
基于 agent-browser CLI 的 Electron 桌面应用自动化测试技能，用于在运行中的 LobeHub 桌面端验证 UI 功能、视觉状态与交互，通过 CDP 连接调试端口操作页面元素。
source-layout
为 LobeHub 代码库定义源码与测试的放置、命名规范：组件、Hook、服务、包与目录该如何命名；单元测试放在模块旁边，集成测试放 __tests__；并规定超 800 行文件的拆分方式。
humanize-write
Humanize Write 是一套把 AI 草稿改写成「读起来自然专业」成品的写作优化流程，通过写手、风格校准器（Moderator）、裁判三角色循环协作，消除 AI 套话并防止过度口语化，适用于论文、作业、商业计划、演讲稿等场景。
ce-work
ce-work 是一个用于高效执行工作计划或规格说明的技能，强调在保持质量的同时完成功能开发。它支持计划文档与裸提示两种输入，按阶段推进执行流程，并可通过子代理并行处理独立任务。
tanstack-query-intent-core-understand-query-internals-a-8ab976f4
用于讲解或调试 TanStack Query 内部机制的技能资料，覆盖 QueryClient、QueryCache、MutationCache、Query、QueryObserver，以及活跃与非活跃查询的区别和常见误用。
tanstack-query-intent-framework-debug-with-devtools
用于在 TanStack Query 项目中添加、懒加载或调试各框架 Devtools 的技能，覆盖 React、Vue、Solid、Svelte 适配包，并提示常见错误，如生产环境暴露、Provider 外使用及将 Devtools 误当离线模拟工具。
tanstack-query-intent-lifecycle-test-query-code
面向 TanStack Query 测试场景的技能资料，讲解如何用隔离的 QueryClient、测试用 Provider、关闭重试、缓存清理和异步断言来编写可靠的查询与 Hook 测试，并列出常见错误做法。
shadcn
shadcn/ui 是一个用于构建 UI、组件与设计系统的框架，组件以源码形式通过 CLI 添加到用户项目中。本技能管理 shadcn 组件与项目，支持添加、搜索、修复、调试、样式与组合 UI，并提供项目上下文与组件文档。
go-cli-testing
面向 Go CLI 的测试技能，指导在最小可验证边界上测试可观察行为，隔离可变资源，并为进程级语义保留可执行测试。
go-performance-testing
面向 Go 语言性能测试的技能，指导用基准测试、B.Loop、benchstat、pprof、trace、逃逸分析与缓存局部性等手段设计与解读性能证据，并强调先建立可重复的测量与明确假设再优化。
jira-jql
面向 Jira Query Language（JQL）的专家级技能，用于编写、调试、优化和理解 JQL 查询，覆盖核心语法、字段、函数、历史操作符、性能优化与 REST API 用法。
execute
execute 是 majiayu000/claude-skill-registry 中的执行系统技能，用于在明确目标与优先级后以高质量和高速度实施任务。它提供执行前检查、进度跟踪、最小可行改动、持续验证与质量门禁等流程规范，属于五系统流程中的第四环。
golang-code-review
面向 Go 代码审查的 AI 技能，覆盖 PR 评审、架构评估与测试质量分析，并兼顾通用 Go 最佳实践与 Teetsh 项目特定模式（多租户、REST 分层、原生测试等）。