ab-testing
用于 A/B 测试设计与分析的技能，适用于产品实验、功能验证与转化率优化，融合假设驱动、样本量计算与置信度判断。
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更新于 11-02 00:09
测试与质量
13,028 个结果
acceptance-testing
上线前业务方或产品方验收使用的技能，覆盖功能交付确认、UAT 与发布会签。融合 BDD 的 Given-When-Then、Specification by Example 与 ATDD，帮助把 PRD 验收标准转为可走查的场景，并准备验收会议、纪要与签字结论。
bug-reporting
用于在功能、回归或探索式测试发现缺陷时记录 Bug 的技能，融合 Cem Kaner 缺陷报告、ISTQB 缺陷生命周期与严重度优先级矩阵，指导写出开发可快速复现的规范报告并跟踪验证。
code-quality
用于制定代码规范、Lint/Formatter 配置与 Code Review 标准，覆盖 SOLID、命名与函数设计、代码异味、ESLint/Prettier/Checkstyle/Ruff/golangci-lint、SonarQube 集成、重构时机与技术债管理。
competition-queue-worker-drift
competition-queue-worker-drift 是 ctf-sandbox-orchestrator 的下游专用技能，用于排查队列、异步 worker、cron 任务、延迟任务、重试行为中仅在 worker 侧出现的状态漂移。需先激活 ctf-sandbox-orchestrator 并建立沙箱假设后再使用。
competition-race-condition-state-drift
这是一个面向 CTF 沙箱流程的下游专项技能，仅在 ctf-sandbox-orchestrator 已激活并确定沙箱假设、节点归属和证据优先级之后使用。它专注于由请求时序、异步顺序、锁缺口或状态陈旧所导致的竞争条件与状态漂移问题，例如竞态窗口、排序缺陷、幂等性失效和并发写入冲突。技能要求先识别可变状态（数据库行、缓存键、队列载荷、会话字段、计数器或文件），再用最小并发序列复现时序窗口，分别追踪读取、检查、写入、入队和提交边界，并通过一次基线运行和一次仅改变单一变量的竞争运行来证明最终状态漂移。工作流包括映射可变边界、复现时序窗口、压缩到决定性的竞争链三步，最终归因于缺失锁、弱幂等、陈旧缓存读、延迟异步提交或重试副作用。参考资料位于 references/race-condition-state-drift.md。默认使用简体中文回复。
coverage-reporting
用于测试覆盖率收集与报告的技能，覆盖覆盖率目标设定、CI 收集、PR 评论、趋势跟踪与门禁，列出常见收集工具、分层目标与配置模板，强调增量覆盖率不应追求 100%。
exploratory-testing
探索式测试技能：在无明确用例或需发现未知问题时，通过时间盒 Session、Charter 章程、Tour 与 Heuristics 系统探索产品，融合 SBTM、Explore It! 与 Rapid Testing 方法。
pentest-tools
主动渗透测试工具链技能，覆盖信息收集、端口扫描、漏洞扫描、Web 渗透、SQL 注入、目录爆破与密码破解等场景，通过 MCP server（pentestMCP / mcp-security-hub）把 20+ 安全工具暴露给 AI agent，并配套自主循环框架与 SRC 漏洞挖掘知识库。
performance-testing
用于评估系统性能、容量与压测的技能，适用于上线前性能基线、SLA/SLO 验证、容量规划与性能退化排查，融合 Google SRE、USE Method 及 k6/JMeter 实践。
quality-gate
质量门禁（Quality Gate）用于上线放行决策，以及阻断不达标交付。它适用于版本发布前的门禁、CI/CD 自动门禁、阶段性质量评估，以及紧急修复的“快速通道”决策。该技能参考 SonarQube Quality Gate、DORA《Accelerate》的变更失败率（Change Failure Rate）与 Google《Software Engineering at Google》的持续交付、Microsoft Azure DevOps Quality Gates，提出门禁必须是明文标准、可自动化、可演进，并区分阻断与警告，明确紧急通道的放行条件与批准角色。其核心是三层门禁结构：提交门禁（Pre-Commit / Pre-Push）、CI 门禁（Pull Request / Merge Request）和发布门禁（Pre-Production），分别覆盖格式与 Lint、单元与集成测试、覆盖率、静态与依赖安全扫描、Code Review、必测用例、S0/S1 Bug、性能 SLO、UAT、监控告警与回滚方案等检查项。技能还提供门禁标准模板、紧急修复门禁流程、DORA 度量指标、GitHub Actions 示例脚本、门禁演进策略、工作流程、质量自检清单与常见坑。
regression-testing
回归测试技能（Regression Testing），用于修改、重构或 Bug 修复后防止老问题复发。融合影响分析、套件剪枝与 Smoke/Sanity/Full 三层套件，适用于版本回归、修复后回归与重构验证。
test-data-management
测试数据管理（Test Data Management / TDM）技能，用于准备测试数据、数据隔离与脱敏，适用于功能测试数据准备、性能测试数据生成、生产数据脱敏复制。融合 GDPR 合规、合成数据、数据隔离三层防护。核心原则包括测试数据可重复创建、必须隔离、不使用真实 PII、数据"真实但假"、自动清理。涵盖工厂模式、Fixture 文件、合成数据生成、脱敏生产数据四种策略，物理/逻辑/命名三层数据隔离，PII 敏感数据处理替代方案，测试账号角色矩阵，数据生命周期（创建、使用、验证、清理、归档），工作流程，大规模性能数据生成，测试数据污染应对与质量自检。
test-report
「test-report」是一个用于输出测试结论、支撑上线决策的技能。适用于版本发布报告、阶段总结与缺陷分析。它融合 ISTQB Test Summary Report、覆盖率分析与缺陷分布方法，主张报告面向决策者：首页给出"建议是否放行"的结论，并以数字、趋势与结论结合的方式呈现。核心原则包括风险透明、一页纸总结加详细附录、与上版本或基线可对比，以及不把覆盖率等同于质量。报告采用五段式结构：执行摘要、测试范围、缺陷分析、覆盖度、放行建议。关键指标涵盖用例指标（计划、执行、通过、失败、跳过、执行率、通过率）、缺陷指标（新增、修复、关闭、未修复、按严重度分布、MTTR、缺陷逃逸率）、覆盖率指标（验收标准、代码行、分支、风险等级覆盖）与性能指标。此外提供缺陷分布分析、趋势对比表格、报告自动化建议、一页纸总结模板、七步工作流程与质量自检清单。
test-strategy
用于制定测试范围、分层与深度的测试策略技能，适用于新模块测试启动、版本测试规划和上线前总测。融合测试金字塔、测试象限与 Beyoncé Rule，输出一页纸策略文档。
testing-frontend
该技能用于实现前端测试，覆盖 Vitest、Jest、React Testing Library、Vue Test Utils、Playwright、Cypress、Storybook、MSW 与视觉回归等工具，融合测试金字塔、可访问性测试与视觉测试。内容包含单元测试、组件测试、集成测试、E2E 测试、视觉回归和 a11y 自动化测试的配置与示例代码，并给出 CI 集成、测试数据工厂、Page Object Model 等实践方式，以及常见坑与质量自检清单。
testing-implementation
测试实现（Testing Implementation）用于在编写单元测试、集成测试与契约测试时提供具体实现方案。覆盖 JUnit 5、Jest、Vitest、pytest、Go testing、RSpec、xUnit 等测试框架，并涉及 Pact 消费者驱动契约测试与 Testcontainers 真实依赖集成测试。方法论上融合测试金字塔分层（单元、集成、E2E）、测试替身（Mock、Stub、Spy、Fake、Dummy）以及 AAA（Arrange-Act-Assert）模式。核心原则包括：一个用例测一件事、测试命名表达意图、不测实现细节、Mock 适度（Mock 外部依赖但不 Mock 自己的代码）、集成测试使用真实依赖、保持测试运行速度（单元 < 100ms、集成 < 5s、全套 < 5min）。配套提供测试实现检查清单模板，并列出覆盖率参考目标（业务逻辑 ≥ 80%、Controller ≥ 60%、Repository ≥ 50%、总体 ≥ 70%）。
testing
这是 Knowhere 向量检索库的测试技能说明，介绍如何使用 Catch2 框架运行单元测试、按标签或名称筛选测试、调试测试失败，以及编写新的回归测试用例。文档覆盖 make test 命令、测试可执行文件路径、关键测试文件位置和基础测试代码示例，需在启用 WITH_UT=True 构建后使用。
debug-zoom
debug-zoom 是 Zoom 官方插件集合中的调试技能，用于在 Zoom 集成出现故障时定位失败点，并引导用户查阅相应的深度参考文档。它主要面向认证、API 请求、Webhook、SDK 初始化、媒体/会话行为以及 MCP 传输等环节。使用方式是运行 /debug-zoom $ARGUMENTS 命令。工作流依次为：识别失败层；索取最少的缺失证据，如具体错误、平台、请求/响应、事件负载或代码路径；给出 2-4 个按可能性排序的原因假设；路由到 skills/ 中最相关的深度参考；提供简短验证计划。输出包含最可能的失败层、排序假设、针对性修复步骤、验证清单和相关技能链接。相关技能有 debug-zoom-integration、setup-zoom-oauth、design-mcp-workflow。该技能适合开发者在调试 Zoom 集成问题时缩小排查范围，但不能替代实际修复或保证问题一定解决；具体支持范围和限制暂未提供。
debug-zoom-integration
该技能用于快速排查已经实现但运行失败的 Zoom 集成问题，覆盖认证、应用配置、请求构造与事件验证、SDK 初始化与平台不匹配、媒体与会话行为，以及 MCP 传输与能力假设等层面。它会按既定排查顺序定位最可能的故障层，要求提供确切错误文本、平台与 SDK/运行时、相关请求或负载样本、可用与失败对比、问题是否可复现等信息，并结合 oauth、rest-api、webhooks、meeting-sdk、video-sdk、rtms、zoom-mcp 等参考路由给出排序假设、简短修复计划和验证步骤。适合在 auth、webhooks、SDK 入会、MCP 传输或实时媒体工作流失败时使用；具体安装方式与命令暂未提供。
probe-sdk
Zoom Probe SDK 是用于在会议或会话流程开始前，对用户设备与网络进行预检诊断的参考技能。它面向客户端侧的诊断与就绪评分，覆盖设备、网络和浏览器能力检测，而非会议加入或会话流程本身。资料提供官方文档、示例仓库、生命周期说明、诊断页面与网络诊断示例、参考映射、环境变量、版本兼容、示例验证和故障排查等条目。典型流程包括初始化 Prober/Reporter、请求媒体权限并枚举设备、执行音频与视频诊断、运行综合网络诊断并把统计信息以流式方式呈现到界面、生成最终报告并应用就绪门槛、最后停止诊断与清理。适用场景包括会议加入前的预检页面、捕获结构化报告用于客户支持排障、kiosk 或受控端点环境的设备认证流程，以及针对高级媒体功能的浏览器能力门槛。若需嵌入会议流程应改用 Meeting SDK，若需自定义实时会话体验应改用 Video SDK，若需后端事件与 API 编排则可与 Rivet SDK、OAuth 和 REST API 配合。
parcel-audit
Parcel Audit 是 rookery 工作流中的构建后审查技能，用于对单个 parcel（工作单元）进行独立审计。它读取 parcel 的提示词与 PARCEL_DONE.md（通过 parcel-reader），运行 git diff 三件套，读取变更的源码文件，执行开发循环（pytest、mypy --strict、ruff），最终产出版本化的审计文件，包含裁决（PASS / PASS_WITH_WARNINGS / FAIL）、带 file:line 证据的发现表，以及 Phase A–E 结构。该技能只读 parcel 源码，不合并、不编辑 parcel 源，仅写入一个审计文件到 <worktrees_root>/audits/。适用于 parcel 完成并需要合并前独立审查、已有审计需生成新版本、或为 wave-triage 提供权威证据的场景。
code-reviewer
code-reviewer 是一个面向代码审查任务的技能，来源为 1999azzar/code-reviewer，用于审查本地代码改动、提交（commit）、Git 范围（range）、分支（branch）或 GitHub 拉取请求（PR）。它的定位是发现改动代码中的可操作缺陷，优先关注正确性、安全性、回归问题与缺失测试，而不是生成摘要或讨论代码风格偏好。资料显示该技能包含清晰的工作流：先确定审查范围，再构建上下文（阅读项目说明与完整改动文件、追踪调用方与类型、模式、配置、迁移和测试），随后进行分析与验证（检查行为错误、破坏的不变量、边界情况、并发问题、兼容性回归、信任边界失败、数据丢失、迁移与回滚风险、资源泄漏、失败路径处理、性能回归、缺失测试等），最后按严重程度报告发现。报告要求包含严重级别（Critical、High、Medium、Low）、缺陷标题、精确的文件与行引用、触发场景与可观察影响、具体修复方向，并在无发现时明确说明。该技能同时强调保护用户的工作区状态，不擅自 stash、clean、reset、restore 或执行会修改文件的操作，必要时使用分离的临时工作树进行验证。
experts
Expert Panel 是一个用于多视角项目审查的技能：它并行派发多个专家评审子代理，每个代理以特定专家角色独立审查项目，最终将结果汇总为按严重程度排序的报告，并可据此生成修复实施计划。适用于上线前审查、重构后检查、接手代码库评估和定期健康检查，覆盖 Web、API、移动应用、CLI 等多种项目类型。