update-chrome-binaries-test-region
Remotion Lambda 的 Chrome 二进制发布技能：将 Chrome 二进制发布到 eu-central-1 测试区域，并更新托管层与 Chrome 版本引用。
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 11-02 00:09
测试与质量
13,038 个结果
web-renderer-test
Remotion 的 web-renderer 测试技能：为 packages/web-renderer 添加基于 vitest 的视觉快照测试用例，通过 fixture 定义组件与渲染参数，验证浏览器端静态渲染效果。
1k-app-upgrade-test
用于创建测试版本分支并硬编码构建配置，以验证应用自动更新、版本迁移和升级流程的技能。按 9XXX.YY.Z 版本规则生成测试版本，计算构建号，修改版本与构建配置文件，并提交推送分支。
31-analyze-think-150
一套通用深度思考方法论技能，强调在任何需要高质量推理的场景中先完整分析再行动，通过假设审计、多视角比较、风险识别与结论验证提升判断质量。
51-execute-quality-150
一个面向关键任务的高质量执行协议技能，要求 AI 以 150% 标准工作：100% 核心交付加 50% 强化，通过完整阅读上下文、验证假设、考虑替代方案和识别风险来提升输出质量。
60-validate-tests-150
Validate-Tests 150 协议：为未提交的暂存与未暂存改动补充有意义的测试，使改动文件覆盖率超过 70%，并确认完整测试套件、lint 与编译全部通过。
62-validate-integrity-150
一个交付前自检技能：在交付重要成果前核对目标一致性、完整性、正确性与残余风险，并给出0-100质量评分与交付建议。
a-b-testing
一个面向 A/B 测试与受控实验的技能，强调以假设驱动、样本量充足和验证性学习为核心的实验文化，并规定回答需依据 patterns.md、sharp_edges.md、validations.md 三个参考文件。
a11y-ally
a11y-ally 是一个基于 Claude 的 WCAG 无障碍审计技能，组合 axe-core、pa11y 与 Lighthouse 三款工具并行扫描网页，并由 LLM 结合上下文分析违规、生成可复制的修复建议，输出报告到 docs/accessibility-scans/ 目录。
a11y-debugging
基于 web.dev 指南、使用 Chrome DevTools MCP 做无障碍(a11y)调试与审计的技能。适用于测试语义化 HTML、ARIA 标签、焦点与键盘导航等场景。
a11y-specialist
无障碍专家技能，面向符合 WCAG 2.1/2.2 AA/AAA 的 Web 应用开发，涵盖 ARIA 模式、键盘导航、屏幕阅读器优化、自动化测试与包容性设计，适用于组件与页面的无障碍实现、审查与测试。
ab-test-calculator
用于 A/B 实验的统计显著性计算工具，支持卡方、Z 检验、T 检验、样本量估算、功效分析、置信区间、贝叶斯分析与多变量测试，提供 Python 类与命令行两种用法。
ab-test-framework-ml
面向机器学习系统的 A/B 测试技能，用于设计、实施和分析 ML 实验，涵盖样本量计算、流量随机分流、模型部署监控、贝叶斯与序贯检验、漂移检测等，兼顾模型指标与业务指标。
ab-test-setup
用于在编写代码前规范搭建 A/B 测试的结构化指南，通过假设、指标与执行就绪等强制关卡，确保测试有效、严谨且安全，防止偷看结果、统计功效不足或假设无效。
ab-testing
用于设计主题行、优惠、触达节奏或客户旅程实验的 A/B 测试技能，提供假设、指标、样本量、执行与分析框架及模板。
ab-testing-statistician
面向盲听 A/B、Blind AB 与 ABX 音频对比测试的统计分析技能，负责校验随机化、计算统计显著性与样本量，并导出测试结果。
abaqus-dynamic-analysis
Abaqus 动力学分析技能，覆盖显式与隐式动力学，用于冲击、碰撞、跌落试验和瞬态响应分析。提供从信息收集、显式/隐式选择、时间步设置、初始条件、输出配置到质量缩放与结果验证的完整工作流。
abductive-repl
abductive-repl 是一个通过 REPL 进行探索式溯因推理的技能，围绕“观察→生成假设→测试→细化→重复”的循环，结合 Gay.jl 颜色与多解释器进行假设搜索与验证。
adb-device-testing
面向 ADB 连接设备或模拟器的 Android 应用测试技能，覆盖 UI 自动化、截图、位置模拟、导航与应用管理，适合按清单执行可复现的端到端测试。
adb-screen-detection
面向 Android 设备自动化的屏幕理解技能，通过 ADB 截图、Tesseract OCR 文字识别与 OpenCV 模板匹配来识别界面元素，并支持坐标点击与操作后校验，帮助在自动化流程中可靠地确认屏幕状态。
add-backend-testing
为现有应用添加基于 Vitest 的后端集成测试，使用隔离的测试数据库 schema，并为 tRPC 路由编写测试。
android-emulator-skill
Android Emulator Skill 是一套用于 Android 应用测试、构建与自动化的脚本集合，通过无障碍语义导航而非像素坐标来定位和操作界面元素，支持模拟器与真机，覆盖应用管理、设备生命周期、构建测试、日志监控、无障碍审计、视觉对比、权限与通知测试等场景。
android_ui_verification
该技能通过 ADB 在 Android 模拟器上对 React Native 或原生 Android 应用进行自动化端到端 UI 测试与验证，支持自主交互、状态检查、视觉回归对比和截图记录。
code-review
code-review 是一个用于拉取请求（PR）的自动化代码审查技能，由多个专用智能体并行审查变更，并用置信度评分过滤误报，仅发布高置信度问题。