SuperAPI AI 工具集找到适合任务的 Agent Skill，阅读介绍并复制安装命令。
更新于 11-02 00:09
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该技能让 Claude 能够运行和管理集成测试套件，自动完成测试环境准备、数据库重置与迁移、测试数据填充、服务编排以及测试后的清理工作。它支持运行项目全部集成测试、运行指定测试套件（如 API 测试），以及带代码覆盖率分析的集成测试，并生成包含通过/失败数量和覆盖率指标的测试报告。适用于需要验证系统各组件之间交互、且希望获得可重复、隔离测试环境的场景。使用前需在 test/integration/config.json、.env.test 等文件中配置好测试环境与依赖服务。
该技能让 Claude 能够为应用或 API 创建并执行负载测试，用于性能验证。它会分析用户请求中的应用端点与关键路径，识别基线负载、压力、尖峰、浸泡或可扩展性等测试场景，生成 k6、JMeter、Artillery 等工具的负载测试脚本，并定义性能阈值、给出执行说明。适用于新建负载测试、在不同负载条件下验证性能、识别性能瓶颈与崩溃点，也可与 CI/CD 流水线及监控工具配合使用。具体支持的工具范围与细节以实际资料为准。
该技能让 Claude 执行变异测试，以验证测试套件的有效性。它会自动向代码中引入小型变更（变异），运行测试，统计被测试“杀死”的变异与“存活”的变异，计算变异分数并报告存活变异，从而帮助发现测试覆盖缺口、评估测试质量并给出改进建议。适用于校验测试有效性、定位薄弱测试、提升变异分数等场景，建议聚焦关键或高复杂度模块，并结合代码覆盖率工具使用。
该技能用于运行冒烟测试，快速验证应用的关键功能是否正常。它会执行预定义的测试套件，覆盖系统健康、身份认证、核心功能和外部集成，并给出通过或失败的汇总结果，帮助在部署或配置变更后尽早发现潜在问题。用户可通过 /smoke-test 或 /st 命令启动，测试结果以摘要形式报告，并突出显示失败项。技能建议聚焦最关键的用户流程与系统组件，将执行时间控制在 5 分钟内以获得快速反馈，并可集成到 CI/CD 流水线中实现部署后自动验证。该技能可独立运行，无需额外依赖。
这是一个面向 Claude 的技能，用于测试负载均衡策略：验证流量在后端服务器之间的分配情况，测试服务器故障时的故障转移、粘性会话和健康检查。技能依托 load-balancer-tester 插件运行，接受测试请求后执行 lb-test 命令并汇总结果，指出问题与改进点。适用于负载均衡配置上线前后校验、故障演练和会话保持验证等场景，需事先正确配置负载均衡器。
该技能让 Claude 能够跟踪并运行回归测试，帮助确认新代码改动不会破坏已有功能。用户可通过 --mark 参数将指定测试标记为回归测试套件的一部分，随后运行整套回归测试，并查看结果中的失败项与潜在的不稳定（flaky）测试。适用于部署前运行回归套件、把关键测试纳入回归范围，以及在代码变更后排查可能的回归问题。资料未提供具体安装命令、收费方式或支持平台。
该技能用消费方驱动测试与 OpenAPI 校验来验证 API 契约，基于 Pact 生成消费方契约与提供方验证测试，并检查 API 响应是否符合既有契约、是否存在破坏性变更。适用于需要生成契约测试、按 OpenAPI 规范验证 API、识别不兼容变更的测试与 CI/CD 场景，可与其他测试和部署工具集成实现自动化契约验证。
该技能让 Claude 依据预设的性能预算校验应用性能，适用于在开发早期发现性能回归。它会分析页面加载时间、打包体积、API 响应时间等指标，并与预算阈值对比，超出时报告违规项及超出详情。可集成到 CI/CD 流程中，在构建阶段自动检测性能退化；也可与其他提供性能指标或告警的插件配合使用。资料未提供具体安装命令、配置格式与价格信息。
angular-testing 是一套面向 Angular v21+ 应用的单元测试与集成测试实践指南，重点覆盖基于 signal 的组件与现代测试写法，并支持 Vitest（推荐）或 Jasmine 两种测试框架。资料给出 Vitest 在 Angular v20+ 上的原生支持方式，包括通过 @angular/build 包安装依赖、在 angular.json 中配置 @angular/build:unit-test 构建器、在 tsconfig.spec.json 中引入 vitest/globals 类型，以及使用 ng test、--watch、--code-coverage 运行测试。内容涵盖 TestBed 组件测试、signal 与 computed 测试、OnPush 组件通过 setInput 更新输入、服务与 HTTP 测试（HttpTestingController、provideHttpClientTesting）、使用 vi.fn() 与 jasmine.createSpyObj 进行依赖模拟、input/output 测试、fakeAsync 与 waitForAsync 异步测试、httpResource 测试，并附 Vitest 与 Jasmine/Karma 的对比及迁移示例。
openspec-verify-change 是一个用于在归档变更（change）之前校验实现与变更产物是否一致的技能。它会读取变更的任务清单（tasks.md）、规格增量（delta specs）与设计文档（design.md），从完整性、正确性、一致性三个维度生成校验报告，按 CRITICAL、WARNING、SUGGESTION 分级列出问题并给出可执行建议。
playwright-cli 是一个基于命令行的浏览器自动化工具，用于网页测试、表单填写、截图与数据提取。它提供 open、goto、click、fill、snapshot 等命令，可通过快照中的元素引用与页面交互，支持多标签页、Cookie 与 localStorage 等存储状态管理、网络请求路由模拟、控制台与网络信息查看，以及追踪和录屏。支持指定浏览器、扩展连接与持久化配置，可用于网页自动化测试、流程调试和数据采集等场景。
Vitest Testing 是一个面向特定 Angular 项目的测试技能，用 Vitest 配合 Angular TestBed 编写单元测试。资料说明了项目中的测试规范：所有测试环境必须调用 provideZonelessChangeDetection()；Vitest 全局变量已预配置，不应再导入 describe、it、expect、vi；Signal 输入需通过 componentRef.setInput('name', value) 设置；遵循 AAA（Arrange、Act、Assert）结构；mock 不得使用 any，需完整标注类型。技能在编写测试、讨论测试环境搭建、创建 spec 文件或进行 mock 时触发，并提供组件、服务、Store 三类参考测试文件路径，以及 npm test 与监听模式的运行命令。
webapp-testing 是一套借助 Playwright 与本地 Web 应用交互并进行测试的工具包，来源为 danielsogl/copilot-workflow-demo。它支持验证前端功能、调试 UI 行为、捕获页面状态，并提供配套辅助脚本与示例。工具包要求用原生 Python Playwright 脚本编写测试；其中的 with_server.py 可管理服务器生命周期，并支持同时启动多个服务器。资料还给出了决策树，用于选择静态 HTML 直接读取选择器、动态应用先侦察再操作等不同路径，并给出了使用示例和最佳实践。
new-session 是一个用于从最新 origin/main 创建并发布唯一分支的技能，适用于用户要求开启新的仓库会话或分支时。分支名需为 darknight/ 下的小写蝙蝠侠主题引用，且不得含数字、日期、哈希或任意后缀。
一个用于响应代码评审反馈的AI技能：把评审意见当作待验证的命题而非必须服从的指令，先识别根因、分类反馈性质，再选择范围与真实风险相匹配的最佳实践回应。适用于处理PR评审意见、CI或评审人异议、issue反馈等场景。
一套要求先定位根因再修复的系统化调试技能，适用于任何 Bug、测试失败、异常行为、性能或构建问题。核心规则是未经根因调查不得提出修复方案，并用四个阶段约束调试过程，避免随机试错。
用于在编写新代码或进行 TDD 时生成测试的 AI 技能。它在独立的 test-engineer 上下文中运行，按项目测试规范生成包含正向与负向用例、遵循 AAA 模式、并对外部依赖进行 mock 的测试，最终运行并返回覆盖率与结果。
manual-evals-example 是 dart-lang/ai 仓库中的示例技能，用于演示如何运行一个使用 package:manual_evals 的 Dart 脚本。该技能本身不提供额外的功能描述，核心内容是在技能所在目录下执行 dart run scripts/run.dart 来启动脚本。适合作为编写或学习技能结构的参考示例。
pytest 是 Python 事实标准测试框架，核心价值在于去除样板代码：测试是名为 test_* 的普通函数，断言用裸 assert，依赖通过具名参数注入。本技能讲解 pytest 特有的惯例与用法，适用于编写和运行 Python 测试。
Skill Reviewer 是一个用于系统性审查技能质量的技能，适用于创建新技能、更新已有技能或审计技能质量。它提供加载技能、10项检查清单、问题记录与审查报告模板等流程，帮助保持技能符合高质量标准。
General Quality 是面向 Claude Code 智能体执行轨迹的通用质量评估标准，适用于任意领域，从可执行性、结构化、清晰度、简洁性、错误处理和幻觉检测等方面评判响应质量。
用于分析单条 MLflow trace 的技能：根据用户提供的 trace ID 调试、排查问题并定位根因。它通过 mlflow traces get 获取完整 trace，解析 span 树、状态与 assessments，结合代码库关联分析。
用于评估 Databricks Genie Space 回答质量的技能，基于 mlflow.genai.evaluate() 的 8 个评分器与三层评审架构，支持作业与内联两种评估模式，并输出结构化 ASI 元数据供优化器使用。
run-e2e 是 datadog-agent 仓库中的本地端到端测试技能，通过 dda inv new-e2e-tests.run 调用基于 Pulumi 的 new-e2e 框架，按目录或测试函数名解析目标并透传运行参数，执行 test/new-e2e/tests/ 下的 E2E 测试。