test-run
test-run 是一个通用测试运行技能,可自动检测 pytest、vitest、jest、cargo、go test 等测试框架,用于运行测试、指定文件或模式、生成覆盖率报告以及启动监听模式。
找到适合任务的 Agent Skill,阅读介绍并复制安装命令。
更新于 11-03 00:11
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test-run 是一个通用测试运行技能,可自动检测 pytest、vitest、jest、cargo、go test 等测试框架,用于运行测试、指定文件或模式、生成覆盖率报告以及启动监听模式。
GitNexus 调试技能:在排查缺陷、追踪错误或分析失败原因时,用 gitnexus_query、gitnexus_context、gitnexus_cypher 等工具定位相关执行流、调用链与可疑函数,并读取源码确认根因。
将已验证的 Marionette 会话(.marionette/sessions/<name>/ 中的 steps.md、report.md 和截图)转换为 Flutter 应用的 Patrol E2E 测试。该技能专注于从会话输入中提取应编码的动作、需要补充 key 的组件、各步骤到 Patrol API 的映射,以及报告所隐含的断言与数据规则;Patrol 本身的知识需先加载 patrol-write-test 和 patrol-test-architecture 技能。
Patrol E2E 测试编写规则集,来自 leancodepl/patrol-webinar,规定用 Modules、System、ApiClients 架构组织 Flutter 端到端测试,并给出测试键、Patrol API 与 MCP 工具的使用约定。
面向任意语言与框架的通用代码质量指南,涵盖命名、代码结构、错误处理、测试与代码评审标准,以斜杠命令形式提供分主题速查。
ai-factory.verify 是 lee-to/ai-factory 项目中的一个实现后质量校验技能,用于核对已完成的代码实现是否与计划一致、是否有遗漏,并判断代码是否达到可交付标准。它会加载计划文件与任务列表,收集本次改动涉及的文件,逐条审计任务是否真正实现(分为完成、部分完成、未找到、已跳过四种状态),然后执行构建、测试、Lint 与依赖检查,再做一致性与残留物检查,最后输出验证报告并给出后续建议。该技能为可选技能,可在实现技能执行完全部任务后自动触发,也可在任何时候手动调用。支持 --strict 严格模式,要求所有任务完成、构建与测试通过、Lint 零警告零错误、无残留 TODO、无未记录的�境变量,适合在合并主分支或创建拉取请求前使用。
Nuxt 项目的测试策略技能,覆盖单元、组件、composable、API 集成与 E2E 各层,帮助为具体行为选择最合适的测试层级,强调真实基础设施与测试接缝而非 mock,并测试用户可见行为。
video-recording 是 legendapp/legend-skills 提供的技能,用于录制实际运行中的应用流程、动画和缺陷复现视频,并对导出的视频进行运动时序验证。它强调对指定应用、窗口或设备进行连续捕获,保持录制的独立性,不依赖导航或检查工具。该技能要求在录制前确认捕获权限和磁盘空间,先录制一段已知连续运动的校准片段,再跨越工具调用不间断地完成整个流程,并在出错后也确保停止并完成录制。交付时保留原始录制,可用脚本对最终视频进行校验,并逐段以正常速度观看请求的转场,区分观察到的应用行为、捕获缺陷与未解决的不确定性。
test-mode 是为整个项目提供单一开关的本地开发约定:只需在 `.env.local` 中设置 `TEST_MODE=1`,即可在本地试用会真正产生外部副作用的功能(例如发送邮件、订阅简报、支付等)而不实际触发这些操作。它主张用一个项目级开关取代 `NEWSLETTER_DRY_RUN`、`SKIP_EMAILS`、`STRIPE_FAKE` 等零散、易被遗忘的功能级标志。核心是一个仅在服务端读取该变量的辅助模块,并要求同时满足 `NODE_ENV === 'development'`,因此生产环境即使误设变量也不会伪造副作用。各功能在真正调用外部服务处导入该辅助模块,命中测试模式时记录 `Test mode:` 前缀日志并返回与真实调用相同的成功结果,使后续流程正常执行,同时仍保留副作用之前的校验逻辑。该约定还要求 README 记录开启方式与受控功能清单,并建议合并已有的分散开关。它不适用于自动化测试和预发布环境。
test-strategy 是一项指导“什么该写测试、在哪个层级写测试”的测试策略技能:纯逻辑使用快速的单元测试,端到端浏览器测试只用于用户旅程和真实的布局问题,设计取值(颜色、间距、字号等)不写测试而交给评审。它提供单元测试(如 Vitest,*.test.ts 与代码同目录)、端到端测试(Playwright)与不写测试三类划分,并强调按角色与可访问名称定位元素、从内容源导入文案与计数、验证新测试确实能失败、将重试次数保持为本地 0、CI 最多 1,以及在新增或审查测试时删除重复项与设计断言、把逻辑测试从 e2e 下移到单元层。
一个用于 AI 调试的技能:当用户需要 debug 时加载,让用户描述问题,由 AI 在后台自行查看代码、复现问题、定位根因并修复,最后告知用户原因与修复结果。
Project Plan Audit 是一个用于在继续开发前审计 TicketPilot 项目计划、模块、测试、OpenSpec 变更与阶段状态的技能,检查范围对齐、需求与证据映射、模块边界、测试覆盖、阶段状态准确性,并给出风险分级与修复计划。
browser-use 是一个面向浏览器自动化的命令行工具,可在多条命令之间保持浏览器会话,用于网页测试、表单填写、截图和数据提取等任务。它支持无头或可见的 Chromium、真实 Chrome(可携带已有登录配置)以及云端远程浏览器,并提供页面状态检查、点击、输入、按键、下拉选择、滚动、标签切换、Cookie 管理等操作。借助 state 命令获取可点击元素索引后,可以按索引完成交互,并用 state 或 screenshot 验证结果。工具还提供 eval 执行 JavaScript、get 提取元素文本与 HTML、wait 等待元素或文本等能力,并可在 Python 会话中保存变量、调用 browser 对象。远程模式可运行 AI 代理任务,支持指定模型、代理地区、会话复用、结构化输出等选项;此外还提供任务与云会话管理、把本地端口通过隧道暴露给云端浏览器,以及在本地与云端配置之间同步 Cookie 等能力。
general-testcase 是一个从需求文档自动生成测试用例文档的技能。它能够分析需求文档、产品规格说明或功能描述,提取功能模块与测试点,默认输出结构化的 Markdown 测试用例文档;当用户明确要求“思维导图格式”或“xmind格式”时,会先将 Markdown 转换为 XMind 思维导图文件。该技能强调深度需求分析与细节覆盖,按完整功能流程组织测试用例,采用时间戳后缀保留历史版本,并可通过附带脚本生成文件名和完成格式转换。
Playwright Pro 是一套面向 AI 编程代理的生产级 Playwright 测试工具包,以 Claude Code 插件形式提供 /pw: 系列命令,用于初始化 Playwright 环境、根据用户故事或 URL 生成测试、审查测试中的反模式与覆盖缺口、诊断修复失败或不稳定测试、从 Cypress/Selenium 迁移、分析测试覆盖情况,以及与 TestRail、BrowserStack 集成和生成测试报告。工具包内置 9 个技能、3 个专用代理、55 个测试模板、2 个 TypeScript MCP 服务器和 6 份参考文档,并给出定位器优先级、黄金规则和推荐工作流,帮助 AI 代理产出可维护的端到端测试。
ADB Claw 是一个通过 ADB 控制安卓设备的命令行工具,可截图、查看 UI 元素树、点击、滑动、输入、打开深链接、等待 UI 变化、监控直播文字、抓取系统音频和管理应用,输出结构化 JSON,便于智能体调用。
agent-browser 是一个基于 Rust 的无头浏览器自动化命令行工具,提供 Node.js 回退方案,可让 AI 智能体通过结构化命令完成网页导航、点击、输入和页面快照等操作。它以内置 npm 全局安装方式提供,支持从源码构建。主要用法围绕“打开页面 → 快照获取元素引用(如 @e1、@e2)→ 使用引用进行交互 → 重新快照”的工作流展开。命令覆盖导航、快照分析、点击/填写/按键/悬停/拖拽/上传等交互、获取元素信息与状态、截图与 PDF、视频录制、等待与鼠标控制、语义定位器、浏览器设置(视口、设备、地理、离线、请求头、凭据、媒体)、Cookie 与存储管理、网络请求拦截与模拟、标签页与窗口、iframe 框架、对话框、JavaScript 执行、状态保存与加载、多会话并行以及 JSON 输出等。该工具适合需要让 AI 智能体自动操作网页、采集页面结构、执行表单填写或登录流程的场景,也支持通过 --headed 进行可视化调试和通过 --cdp 连接 Chrome DevTools Protocol。使用限制方面,页面导航后元素引用会变化,需重新快照;Linux ARM64 上若命令找不到需使用 bin 目录中的完整路径。
browser-use 是一个通过命令行使用的浏览器自动化工具,支持网页测试、表单填写、截图与数据提取。它能在多次命令之间保持浏览器会话,适合需要多步骤操作的网站导航与交互场景。核心流程为先打开网址,再用 state 获取可点击元素索引,然后按索引点击或输入,最后用 state 或截图确认结果。工具提供本地 Chromium、真实 Chrome 与云端浏览器三种模式,并支持 Cookie 管理、等待条件、JavaScript 执行、Python 脚本、远程 AI 代理任务、云会话与隧道等能力。使用前需先安装配置,并运行 doctor 诊断。
从需求文档生成全面测试用例文档的技能,默认输出Markdown格式,用户明确要求时额外生成XMind思维导图。支持深度需求分析、时间戳版本管理,覆盖功能、UI、异常等测试类型。
Playwright Pro 是面向 AI 编程代理的生产级 Playwright 测试工具包,提供 /pw: 系列命令,覆盖测试初始化、生成、审查、修复、迁移、覆盖率分析及 TestRail、BrowserStack 集成。
Orca Emulator 是 Orca 内的 iOS 模拟器控制技能,可在 Orca 的模拟器面板中查看实时设备画面,用于在 macOS 上驱动已启动的 Apple Simulator,执行点击、手势等操作。
Orca 的按工作区环境(per-workspace env)技能,用于搭建、审查、调试或验证按需、一次性的运行时环境(云沙箱、虚拟机、SSH 主机或本地环境)。本页为发现入口,实际指南由当前会话所用的 Orca 可执行文件按版本加载。
用于在实现改动后运行现有测试套件的回归检查工作器,可自动识别 pytest、jest、vitest、go test 等框架并返回 PASS/FAIL 结果,不做状态变更或任务创建。
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