general-code-reviewing
这是一个通用代码审查技能：对同一 PR、分支差异或提交范围，从发布风险与简洁性两个独立视角各审一遍，再合成一份按严重度排序的发现清单并给出结论。
Skill 广场
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更新于 11-03 00:11
测试与质量
13,064 个结果
receiving-code-review
面向 AI 编程代理的技能指南，用于接收代码审查反馈时进行技术评估与验证，先核验再实现、先澄清再动手，避免表演式附和。强调技术正确性高于社交舒适，并给出回复格式、实施顺序与反驳场景。
pre-commit-check
提交前检查技能：对暂存文件依次执行安全、代码质量与破坏风险三道门禁，全部通过才允许提交；支持安全清单委托、构建/测试/lint 验证与基础设施调用检查，并按固定格式报告发现。
receiving-code-review
一个面向 AI 编码助手的技能，指导其在收到代码审查反馈时先验证再实现，避免表演式附和，用技术理由回应或反驳，并规范逐条实现与回复流程。
setup-pre-commit
在仓库中配置 Husky 或 pre-commit 提交钩子（pre-commit hooks），集成 lint-staged（Prettier）、类型检查与测试。适用于需要添加提交前检查、自动格式化或提交信息校验的项目，支持 npm、pnpm、yarn、bun 等包管理器。
ce-debug
ce-debug 是一个系统性定位缺陷根因并修复的调试技能，适用于排查错误、失败测试及来自 GitHub、Linear 等工单跟踪器的缺陷复现，强调先调查后修复，并可选择以测试优先方式实施修复。
ce-dogfood-beta
这是 compound-engineering-skills 中的测试技能（Beta），让 AI 扮演 QA 工程师，对当前分支相对 main 的改动做端到端浏览器验证。它只测本分支新增或修改的内容，而非全应用探索，并用 agent-browser 驱动浏览器自动化。
ce-test-xcode
ce-test-xcode 是一个基于 XcodeBuildMCP 的技能，用于在 iOS 模拟器上构建、安装并测试 iOS 应用，可截图、抓取日志并验证应用行为，适合在修改 iOS 代码后、创建 PR 前或验证应用行为时使用。
health-check
该技能通过 polyscan CLI 为 JavaScript/TypeScript、Go、Rust 与 C++ 代码计算整体代码质量健康分。使用时无需安装，直接以 npx 运行命令即可。输出包含 0-100 的评分、A-F 的字母等级以及各维度分项得分，覆盖复杂度、死代码、代码重复、耦合（CBO）、内聚（LCOM4）和依赖等指标。适合用户询问代码是否健康、需要质量总览，或在重构前后比较质量变化的场景。
code-quality-reviewer
code-quality-reviewer 是一个用于系统性审查代码质量的技能，帮助发现冗余代码、重复逻辑、误导性命名与死代码，并在评估收益与副作用后决定是否修复。
audit
审计（Audit）是一个后端质量综合评估技能，作为 axiom 系列技能的编排入口，统筹调用 scan、critique、harden、distill、verify、humanize 等技能，在八个维度上对代码库进行确定性检查与定性评估，合并去重发现项、计算各维度指标并给出统一结论。适用于评估整体代码库或模块健康状况、准备发布或大规模重构、通过入职了解既有技术债。输出包含摘要表、HIGH/MEDIUM/LOW 优先级发现项、维度覆盖情况与建议的结构化报告。
verify
Verify 是用于验证测试质量的后端质量技能，聚焦测试保真度（DIM-4）与契约（DIM-3），通过确定性扫描与人工评估发现测试与生产代码的分歧、mock 滥用及 schema 漂移。
run-evals
该技能用于运行 LLM 驱动的智能体评测（位于 e2e/agent-evals/），针对选定的 sim-use 二进制执行自然语言测试用例。用例由无头 claude -p 智能体借助内置技能（skills/sim-use/）在 Playground 夹具应用上执行，再由确定性后置条件检查判定结果。它验证脚本化端到端测试无法覆盖的层面：智能体读取 SKILL.md 后是否能选用正确的动词并规避文档中记录的陷阱。若脚本层通过而此处失败，通常意味着技能文案漂移，而非 CLI 缺陷。执行交由 scripts/eval.sh / e2e/agent-evals/run.py，不重新实现其逻辑，须从仓库根目录运行。
orca-emulator
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-per-workspace-env
Orca 的按工作区环境（per-workspace environment）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）。
browser-debugger
Browser Debugger 是一个基于 Chrome DevTools MCP 的浏览器 UI 测试与调试技能，可系统验证界面功能、对比设计稿、监控控制台与网络请求，并可选接入外部视觉模型进行截图分析。
browser-debugging
基于 Claude-in-Chrome 扩展 MCP 的浏览器 UI 测试与调试技能，可截图、检查控制台与网络请求，并可选通过 Claudish 调用外部视觉模型做设计还原度与可访问性分析。
experiment-journal
依据 madappgang/mnemex-bench 的 experiment-journal 技能整理的实验日志撰写说明：在每轮假设测试完成后生成结构化、可复现的日志条目，汇总结果、对比基线与历史迭代并分析失败原因。
learn-this
learn-this 是一个用于快速了解项目的技能：通过阅读文档、代码、配置、Makefile 和测试，总结项目目的、架构、技术栈与约定，适合在任务开始时使用。
systematic-debugger
Systematic Debugger 是一个系统化调试技能，要求在提出任何修复前先完成根因调查，适用于测试失败、生产缺陷、异常行为、性能问题、构建失败和集成问题等场景，并可与 spec-superflow 执行流程集成。
code-review
用于审查具体变更集的代码审查技能，聚焦正确性、回归、安全、数据风险、多余复杂度和缺失测试，并给出有证据支撑的发现，而非仅作风格点评。
check-quality
check-quality 是一个用于审计项目质量基础设施的技能，检查测试、覆盖率、Git 钩子、CI/CD、代码检查与格式化等配置，并输出按 P0-P3 优先级排序的结构化发现报告。它只做调查与报告，不修改代码。
31-analyze-think-150
Analyze-Think 150 是一套通用深度思考方法论技能，用于需要高质量推理的场景，如问题求解、调试、决策、代码审查、规划与理解复杂系统。核心为“150% 规则”：100% 完成内部推理至连贯结论，50% 识别隐藏假设、风险与替代解释。
ab-test-setup
用于规划、设计和实施 A/B 测试或实验的中文技能。帮助把想法转化为可验证假设，确定样本量、测试时长、指标与流量分配，并给出启动前检查、结果分析与文档化流程，适用于市场营销页面、产品功能等实验设计场景。