diagnose
diagnose 是一套面向疑难缺陷与性能回归的纪律化诊断流程技能，定义了从构建反馈回路、复现、提出假设、插桩定位、修复到回归测试的完整阶段。其核心主张是先建立快速、确定、可自动运行的通过/失败信号，再据此二分、验证假设与插桩；强调跳过阶段需明确说明理由，并在无法构建回路时暂停并请求环境访问、捕获工件或临时插桩授权。
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更新于 11-02 00:09
测试与质量
13,037 个结果
release-smoke-test
release-smoke-test 是一个用于在正式发布前验证 oh-my-opencode-slim 候选版本或缺陷修复的技能。它针对打包后的插件产物（而非 @latest 或源码树）进行冒烟测试，核心流程包括：从发布准备分支构建并打包候选版本、将 tarball 安装到临时应用、创建指向已安装 dist/index.js 的隔离 OpenCode 配置、运行 opencode debug config 确认 plugin_origins 仅包含目标插件、以非纯模式运行 opencode run 并打印 DEBUG 日志、在隔离日志中搜索原始崩溃特征，最后在发布 issue 或 PR 上记录产物、模型、OpenCode 版本、命令形态、结果与限制。该技能适用于验证打包插件产物、发布分支、崩溃修复等场景。
ai-cli-benchmark
AI CLI Benchmark 是一个用于设计、执行和审查 AI 命令行工具性能对比的技能。它面向 GitHub Copilot CLI、Codex CLI 以及直接调用模型 API 的场景，帮助用户建立公平、可复现的基准测试，比较速度、token 消耗与费用。该技能强调区分 prompt cache 的读取与写入，明确 CLI 工具无法通过公开选项关闭 provider 侧模型 prompt cache，因此不应将 fresh process、临时 home 等条件称为 cache off。它提供从冻结任务、定义测量边界、隔离各 CLI、观察缓存、记录原始 token 分类，到重复运行和校验结果 JSON 的完整工作流，并要求报告时区分 cache write 与 cache hit，注明 CLI 版本、模型、prompt hash、测量边界等元数据。
deep-novel-system
Deep Novel System 是一个用于撰写高质量长篇小说的综合技能系统，擅长复杂叙事、感官描写、跨章节记忆管理与反馈循环，支持多种类型与成人主题（在用户授权范围内）。适用于开始新小说、继续现有小说或需要长篇结构化叙事指导的场景。
rebound
Rebound 是用于 Compose 重组性能分析的预算监控技能，通过编译器插件、运行时、IDE 插件与 CLI 提供预算分级、违规诊断、跳过率分析与稳定性优化指引，帮助定位并修复重组性能问题。
jira-qa-scope
jira-qa-scope 是一个为手动 QA 工程师设计的技能，用于为 Jira 工单起草 QA 范围（QA scope）和通俗的 Given/When/Then 测试场景。它综合三方面信息：工单本身、工单评论中做出的决策，以及代码实际改动。该技能通过 Jira 连接器读取工单，用只读 git 和 gh 命令读取变更提交与 PR，最终生成一份 Markdown 文件（保存于 docs/qa-scope/），并在用户明确批准后向 Jira 工单发布一条新评论。它面向从未看过代码的手动测试人员，用简单英语描述测试范围，不涉及类名、端点、字段名或文件路径（自动化测试块除外）。
lfg
lfg 是一个自主工程流水线技能，用 /lfg [功能描述] 从想法一路跑到 CI 通过并沉淀学习记录，全程不向用户提问。它自带 references/ 下的全部技术文件，不依赖外部插件或技能库。
msw
Mock Service Worker（MSW）v3 的规则与官方最佳实践，本技能用于在用 msw 相关模块编写或修改代码前查阅。MSW 3.0 于 2026-09-28 发布，v2 的写法在 v3 中可能无法编译或行为不同。内容涵盖版本检查、v2 到 v3 的破坏性变更（GraphQL 需 msw/graphql 与 link、onUnhandledFrame、websocket 事件重命名、worker.stop 返回 Promise、假定时器下 delay 处理、cookies 解析参数、仅 ESM、Node ≥ 22.12 与 TypeScript ≥ 5.9、移除 handleRequest 与 msw/native）、导入方式、HTTP 处理器、GraphQL、Vitest 配置、假定时器延迟、生命周期事件、WebSocket 与 Vite 开发服务器集成，以及官方最佳实践。
lfg
lfg 是一个自主工程流水线技能，用 /lfg [功能描述] 从想法一路跑到 CI 通过并沉淀学习，全程不向用户提问。它自带 references/ 下的全部技术文件，不依赖外部插件或技能库。
pr
面向代码仓库的 PR 生成技能：基于当前分支与改动，自动生成或更新结构化 Pull Request，包含摘要、用户影响、验收标准、QA 范围、风险区域与可执行测试场景，并通过 gh 命令创建或更新 PR。
android-app-submission
面向 Google Play 的应用提交流程技能：用 Playwright MCP 驱动 Play Console 网页界面，完成原生 Android 应用（AAB）的创建、商店资料填写、内容声明、封闭测试轨道配置与提交审核，并包含常见拒审的排查清单。
e2e
LoongCollector E2E 测试全流程指南，用于设计、编写、运行和调试基于 Godog 的端到端测试，帮助在编写新 E2E 测试、运行现有测试或排查失败时快速定位。
playwright-cli
playwright-cli 是一个浏览器自动化命令行工具，用于网页测试、表单填写、截图与数据提取，可在需要导航网站、与网页交互时使用，支持多标签、会话、存储与网络调试等操作。
test-driven-dev
OPC-Starter 的测试驱动开发规范，用于管理和执行 Playwright E2E 测试、演示模式测试与单元测试。适用于新增功能时补充测试用例、运行认证/注册/演示测试、维护测试规划文档。
control-ui
Control UI 是一个用于本地浏览器/CDP 自动化验证的插件，可驱动并检查 Web、IDE 或 Electron 界面，用于本地 UI 验证、截图、无障碍检查、日志与性能分析等。
run-smoke-tests
用于在改动前后运行 Playwright 冒烟测试、排查失败并验证修复的技能，来自 aliceisjustplaying/cursor-plugins。
thermo-nuclear-code-quality-review
一个面向代码质量与可维护性的严格审查技能，重点检查抽象质量、超大文件和条件分支蔓延，并主动寻找能大幅简化实现的结构性重构机会。
verify-this
Verify This 是一个仅限显式调用的本地验证实验技能，用于对可测量的行为主张给出可复现证据。当用户调用 $verify-this 或明确要求基线/处理对比时使用，输出 VERIFIED、NOT VERIFIED 或 INCONCLUSIVE 三种结论之一。
diagnosing-bugs
一套用于诊断难以复现、间歇性 Bug 与性能回退的严格调试流程技能，强调先构建可复现的反馈回路，再逐步最小化、假设、插桩、修复并清理。
grilling
一个用于压力测试计划、决策或想法的技能：通过多轮提问把设计树逐层展开，直到与用户达成共识。适合在动手前检验思路、暴露未言明的假设。
tdd
测试驱动开发（TDD）技能，用于以测试先行的方式构建功能或修复缺陷，遵循红—绿—重构循环，并指导编写值得保留的集成测试。
solopi-ai
SoloPi AI 是支付宝 SoloPi 的 AI 控制框架，通过 SoloPi Harness 在 Android 真机上运行测试。它支持选择支付宝内置模板、一条命令完成预检、计划编译、执行并生成带完整截图的验收报告，默认使用规则模式，Laya 为可选的电脑本地实验模式。框架还提供从需求/AC 编译验证计划、交互录制与回放、动态 Agent 观察与类型化动作、性能与压力测试、启动耗时测量、独立录屏与视频差分分析、相机扫码、插件管理、签名端侧模型部署以及多设备托管 CI 执行等能力。所有设备操作通过类型化 CLI 完成，不提供任意 Shell、Scheme 或 HTTP 后门，并强调标识所有权、清理责任与证据核对。
agent-regression-evals
Agent Regression Evals 是一套用于验证智能体、提示词、模型或工具变更是否导致智能体退化的回归评估工具。它由三个标准库脚本组成，不调用 API 或 LLM，用户自行运行智能体，脚本负责评分、计数和门禁。核心流程包括：对基线和候选各运行每个用例至少 3 次并记录 JSONL 结果；用 trajectory_checker.py 按严格、无序、子集、超集等模式检查工具调用路径，并拦截禁用工具；用 flake_detector.py 区分稳定与不稳定用例，报告 pass@k 和 pass^k，并生成带负责人和有效期的隔离存根；用 regression_gate.py 进行配对比较，采用 t 检验 95% 置信区间和单侧精确 McNemar 检验，在统计显著下降、关键用例失败、基线用例缺失、隔离无效或出现禁用工具时阻止合并。工具强调不得比较单次试验、不得将试验视为独立样本、不得无主隔离、不得删除失败用例，并提示样本量不足时的统计功效。
testing-dbt-models
为 dbt 模型添加 schema 测试与数据质量校验的技能，用于在 schema.yml 中新增或修改测试、按既有风格编写测试并运行 dbt test 排查失败。