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更新于 11-04 00:13

测试与质量

13,116 个结果

openclaw-test-heap-leaks

这是一个面向 OpenClaw 仓库的测试内存问题排查技能，主要用于调查 pnpm test 运行过程中的内存增长、Vitest worker 的 OOM（内存溢出）以及可疑的 RSS 上升。该技能强调不要仅凭 RSS 下结论，而应结合堆快照（heap snapshot）进行判断，并且只有在 retainers 或 dominators 证据支持下才能确认根因。其工作流包括：先复现失败形态，匹配真实入口点并通过环境变量开启内存追踪与定期堆快照；确认真实的 lane 名称而非假设单一 lane；等待同一 lane、同一 PID 的重复快照后再做结论；使用 heapsnapshot-delta.mjs 脚本比较快照；随后根据增长对象类型区分「长期存活的 worker 中保留的模块图增长」与「真实的应用对象泄漏」，并据此选择修复层面；最后用最直接的证据验证。技能还给出了针对共享 worker 模块增长的处理建议（优先基于时序和热点的调度修复，必要时再调整 behavior 配置或使用 singletonIsolated），以及针对真实泄漏的排查方向。

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fixing-flakes

fixing-flakes 是 stripe-android 仓库中的一个技能，用于复现、诊断并修复不稳定的（flaky）stripe-android 测试。它强调以证据驱动的方式处理测试不稳定问题，通过聚焦、重复的验证来确定性地修复同步或确定性问题。该技能要求在执行任何 Gradle 命令前先调用 delegate-low-reasoning-work，并在可用执行器时委托精确命令。它将 ShampooRule 的替换或迭代次数修改视为不可提交的诊断性插桩，仅限本地工作区使用，禁止提交或推送到 PR。技能规定了严格的工作流程，包括确定范围、要求失败证据、选择重复机制、应用 ShampooRule、运行聚焦模拟器测试、升级 Shampoo 迭代次数、读取证据、修复根本原因而非症状、最小化并隔离修复，以及确保 Shampoo 不出现在提交和 PR 中。该技能主要面向 Android 测试开发场景，适用于处理单元测试、协程测试、Robolectric/Compose 测试、截图测试、插桩测试、托管设备测试及外部表面 E2E 测试中的不稳定问题。

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speckit-analyze

speckit-analyze 是一个只读的跨工件一致性分析工具，用于在任务生成之后检查 spec.md、plan.md 和 tasks.md 三个核心工件之间的一致性、重复、歧义和规格不足问题。它通过语义建模将需求、任务和章程规则进行映射，检测覆盖缺口、冲突、术语漂移等，并输出结构化 Markdown 报告，包含发现项、覆盖摘要、对齐问题和指标。该工具严格不修改文件，仅提供可选的补救建议，且需在 /speckit-tasks 成功生成 tasks.md 后运行。

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speckit-checklist

speckit-checklist 是一个根据用户需求为当前功能生成自定义检查清单的技能。其核心理念是将检查清单视为“需求编写的单元测试”，用于验证需求文档的质量、清晰度和完整性，而非测试代码实现或功能行为。检查清单关注需求本身是否完整、明确、一致、可度量，以及是否覆盖所有场景和边界情况。使用时可结合用户输入、规格文档（spec.md、plan.md、tasks.md）和项目宪法生成针对特定领域（如 UX、API、安全、性能）的检查清单文件，并支持追加与编号管理。

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web-qa-bot

web-qa-bot 是一个基于无障碍树（accessibility tree）的 AI 网页应用 QA 自动化技能，用于对 Web 应用进行自动化测试。它不依赖脆弱的 CSS 选择器，而是通过浏览器无障碍树进行可靠的元素识别。该工具支持快速冒烟测试（检查页面是否成功加载、是否存在控制台错误、导航元素是否存在、图片是否有 alt 文本）、运行 YAML 测试套件、生成 Markdown/PDF/JSON 格式报告，并可与 agent-browser CLI 集成进行浏览器自动化。安装方式为 npm install -g web-qa-bot agent-browser 与 agent-browser install。适用于快速站点健康检查、部署前 QA、回归监控以及编程式测试等场景。

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cli-friction

cli-friction 是一个面向智能体的技能工作流，用于在仅有命令行工具及其帮助信息（--help、输出、错误、退出码）的条件下试用该工具完成用户任务，并产出一份“摩擦日志”。它要求整个试用过程中不阅读工具的源码、README、文档、测试、issue 或其他外部资料，只通过运行工具本身来学习。用户任务中提供的输入文件或工作目录可以按需读取。该技能将每次需要猜测、重试或卡住的地方记录为摩擦条目，按成本排序，并区分缺失、埋藏、歧义、错误、裸错误、不透明输出等类型。试用结束后，报告任务结果、已运行命令统计和摩擦条目；若无法从工具输出验证结果，则明确标注“未验证”。最后，针对每个可独立修复的问题起草 issue 票据，包含证据和建议的帮助文本，展示给用户确认后才可提交。该技能强调 Pin 版本、逐字记录任务，并在执行可能改变共享状态的操作前先告知用户并等待确认。

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full-stack-screenshot-testing

该技能用于在前端 UI 开发与迭代过程中，通过真实后端数据生成页面截图。它使用一个 Go 测试作为唯一编排者：创建数据、启动 API、托管已构建的前端，并驱动无头浏览器截图。核心思路是让 Go 的 httptest.Server 在同一端口同时服务 /api/v1/*（真实处理器）和 /*（预构建的 SPA 静态文件），从而无需进程协调、无需启动开发服务器、无需 MSW。适用于用真实数据审视 UI 设计、快速迭代前端改动、验证后端或模型变更后管理页面是否正常渲染，以及捕捉订单状态、错误条件、空状态等视觉回归。不适用于组件逻辑单元测试（用 Vitest）、用户交互流程测试（用 Playwright E2E）和 API 契约测试（用 Go 集成测试）。

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render-ui-snapshot

render-ui-snapshot 是一个用于将项目 UI 渲染为 PNG 图片的技能，核心理念是「一张真实 UI 的 PNG、最少代码、真实代码路径」。它的关键做法是在数据层的最底层（LOWEST layer）进行 mock，例如数据源、传输层、存储或时钟/环境，这样 UI 之上的所有真实项目代码路径都会照常运行，而不是去 stub UI 组件。使用时会编写一个可复用的 render-glue 辅助函数，位于 test-support 中，负责构建依赖、调用真实渲染入口、编码 PNG 并写入文件。工作流程包括：找到真实的渲染入口、找到最底层的数据接缝、编写辅助函数、通过项目原生的离屏/无头路径完成栅格化、最后输出 out/<name>.png 并肉眼确认。适合需要以极少代码获得真实 UI 截图、且希望未来测试可复用同一辅助函数并仅替换 mock 数据的场景。

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test-speed-review

Test Speed Review 是一个用于审查测试套件、CI 运行或合并前门禁速度的技能。它先加载，再阅读代码或运行测试，通过测量基线、拆分构建/准备/运行/清理耗时、定位最慢测试与步骤，找出可削减的开销，并为每项节省配上证明检查，确保测试仍然验证原有内容。它还会检查缺失的耗时守卫，按实测节省秒数除以投入排序，只读测量、不修改代码，直到用户选定发现项。

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mobile-demo-record

mobile-demo-record 是 superset-sh/superset 仓库中的一项移动端演示录制流程技能，用于在无界面模式启动的 iOS 模拟器中，配合本地后端和 Maestro 自动化录制移动应用（apps/mobile）的干净屏幕录像。该技能规定使用真实应用状态，不使用模拟界面：需要先启动 API、Relay 与 Metro 等服务，并通过 simctl 完成模拟器启动、状态栏固定、浅色外观设置和开发客户端打开；再由 Maestro 按故事编写并执行交互流程；随后用 simctl recordVideo 录制，用 ffmpeg 转为恒定帧率后再选取剪辑点。技能强调使用开发账号（admin@local.test）与演示组织，避免真实数据入镜；每个故事单独一次拍摄，并在拍摄前重置或重新播种状态。录制结束后需清理临时订阅、主机、演示会话及存储对象，停止相关服务，恢复模拟器外观、字号与语言设置，并关闭模拟器。

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mobile-sim-verification

该技能用于在 iOS 模拟器上，基于本地 API 和中继服务，对移动应用进行端到端验证。它使用 Maestro 模拟用户输入，并通过 simctl 截图和录屏收集证据，还提供一个替代宿主机脚本，无需第二台设备即可测试多设备场景。核心规则强调在真实界面操作、通过真实服务驱动状态、报告前执行边界用例测试，并正确归因失败。适用于移动端开发中的功能验证和缺陷排查。

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test-driven-development

这是一个名为 test-driven-development 的技能，用于在编写任何功能实现或缺陷修复代码之前，先编写失败的测试。其核心是“铁律”：没有失败的测试，就不写生产代码。工作流程遵循红-绿-重构三步：RED 阶段编写能捕获下一小段行为的最小测试，并观察它因正确原因失败；GREEN 阶段编写最少代码让测试通过；REFACTOR 阶段在测试作为安全网的前提下清理代码。该技能明确拒绝“太简单不需要测试”“稍后再补测试”“测试显而易见”等借口，认为这些都是陷阱，仍应先写测试。它要求每个测试只验证一个行为，使用描述性测试名称，并保持测试快速且相互独立。该技能源自 github.com/obra/superpowers（MIT 许可），经压缩并注明出处后用于 corlinman 市场。

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source-command-e2e-audit

这是一个基于浏览器的端到端（E2E）审计技能，用于验证产品的业务逻辑与正确性。它通过 Playwright 浏览器工具，让使用者像真实用户一样走查产品流程，发现静态代码分析无法捕捉的问题，例如区域与区域设置不一致、货币换算使用过期汇率、特定地区税务计算错误、权限缺乏业务合理性、关联功能数据不一致等。技能覆盖认证流程、核心功能、边缘情况以及面向公众的页面（落地页、定价页、文档、社交分享），并针对区域/区域设置一致性、数据一致性、业务规则进行测试，还检查现代 UI 交互模式，如内联编辑、拖放排序、撤销操作、自动保存、键盘快捷键、加载状态、过渡动画和输入自动补全。流程包括启动浏览器、遍历用户旅程、测试业务逻辑、记录问题，并可用截图作为证据，最后可通过 gh issue create 创建 GitHub 问题。

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source-command-quality

该技能用于在用户要求执行迁移后的 source command quality 时，系统性地提升代码质量指标，涵盖测试、覆盖率、性能与打包体积。它会修复失败测试、补充缺失测试、提升覆盖率、测试边界与错误路径，并添加集成与端到端测试；同时添加基准测试、测量性能、识别回归、优化慢操作，进行性能剖析、修复内存泄漏、减少分配与缓存昂贵操作；还会分析打包构成、移除未使用依赖、有效 tree-shake、策略性代码分割、压缩资源并使用动态导入。此外涉及修复 lint 错误、提升类型安全、降低复杂度、修复安全漏洞与更新依赖，并给出覆盖率、打包体积、性能、安全与类型覆盖等质量指标及目标值。

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ai-slop-detector

这是一个用于审查已完成文稿或代码的技能，目的是找出 output_discipline（ai-prompts/CLAUDE.md）所禁止的 AI 输出痕迹，而不是在起草时应用该规范。它提供散文与代码两类痕迹的检查方法：散文部分给出公告式复述、空洞强调、无信息模糊限定、公式化排比、谄媚开场、破折号、装饰性表情符号等词法匹配模式，并强调逐条结合上下文判断，区分规则引用自身主题、术语专门用法与真正空洞自夸；代码部分给出不可达防御分支、无第二用例的抽象、复述签名的文档注释、以脚手架代替实际工作、仪式化占位步骤、洗白类型的类型转换、无契约的兼容路径、无视所在文件的风格等形状，建议用 ast-grep CLI 做结构化匹配、用符号工具做引用搜索，并以 file:line 加具体改动的形式报告发现。

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