test-edge-tts
test-edge-tts 是一个把用户提供的文本用 edge-tts（微软神经语音合成，免费、无需 API Key）朗读出来的技能，用法为 /test-edge-tts "your text here"，生成后通过 ffplay 播放。
Skill 广场
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更新于 11-05 00:16
测试与质量
13,122 个结果
bug-hunt
bug-hunt 是一个对抗式多智能体缺陷排查流程，通过三个上下文隔离的子智能体分阶段扫描、质疑并裁决代码缺陷，用于在代码库中寻找并验证潜在 bug。
footgun-finder
footgun-finder 是一款只读代码审查技能，用于识别 API、默认值、标志、回退、示例、配置、状态、清理、权限与工作流中容易被合理误用且让人误以为正确的隐患，输出分级隐患清单、缓解候选与移交路由，不实施修复。
fresh-eyes
fresh-eyes 是一个用于对既有内容执行一次明确“fresh-eyes”复审的提示型技能：它会按照给定指令逐字运行一遍完整复查，从头重新审视整个目标，寻找疏漏、错误、失误、遗漏、问题、误解与缺陷等。其定位偏向质量与复核环节，适合在完成产出后追加一次严谨的二次检查。现有资料未提供安装方式、平台支持、收费与价格等信息。
more-loop-oracle
more-loop-oracle 是 more-loop 中按 Oracle 测试先行方法生成测试指南的技能，在实现前先定义“正确”的标准。
comprehensive-test
Turbo 的 comprehensive-test 技能用于对应用执行多层级综合测试，覆盖基础功能、复杂操作、对抗性测试与横切场景，主动发现缺陷。测试按层级依次执行并记录 PASS/FAIL，本技能只读验证、不修改应用代码。
backtest
backtest 是 tiportfolio 的投资组合策略回测技能，将自然语言的回测请求转换为 uvx tiportfolio CLI 命令并运行、展示结果。支持等权、自定义比例、风险平价、波动率目标、定投、杠杆对比、动量选股等。
debug-buttercup
用于诊断在 Kubernetes 上运行的 Buttercup CRS（网络推理系统）的调试技能。适用于排查 crs 命名空间内的 Pod 崩溃、重启循环、Redis 故障、资源压力和队列积压等问题，不涉及部署升级或命名空间外的调试。
executing-test-plans
用于按结构化测试计划执行端到端测试并产出简洁结果文档(JSON+Markdown)的技能。适用于运行测试计划、执行 QA 工作流等场景，强调状态控制、逐步取证与客观判定。
sentry-code-review
用于分析并修复 GitHub Pull Request 中由 Sentry 机器人提出的代码审查评论。可按文件与行号定位问题，解析严重级别、置信度、详细分析与建议修复，并在验证问题仍存在后实施修改并输出汇总报告。
debug-prod
面向生产环境事故与线上缺陷排查的技能，强调先止血后定位：先降低用户影响，再沿指标、链路、日志的可观测性漏斗系统调查。
verify-cua-driver
verify-cua-driver 是 trycua/cua 仓库中用于验证 Cua Driver 守护进程及 CLI/MCP 桌面工具的技能。它在驱动层发生变更后，针对真实 fixture 应用执行验证，覆盖 Linux 诊断、AX 优先操作、副作用检查与证据留存。该技能强调只使用一次性桌面环境，因为前台测试单元会主动移动焦点和输入。运行需从仓库根目录出发，使用 CI 工具链（Rust 1.97.1、Node 22）并安装 Linux 依赖。验证脚本会打印唯一的 Evidence 目录，包含启动日志、doctor/version 输出、预检日志、结果与用例记录、环境信息及摘要。每个测试单元记录 MCP 请求与响应、轨迹、录屏、动作前后截图、fixture 独立日志、前台心跳与桌面观察信息。清理阶段由 testkit 的子进程回收器负责，退出后调用 check-evidence.sh 校验证据完整性。macOS 与 Windows 平台在此未经验证。
dogfood
dogfood 是一个用于 Web 应用探索性 QA 测试的技能，指导通过浏览器工具集系统化地浏览应用、交互元素、收集问题证据并生成结构化缺陷报告，覆盖从规划、探索、取证到分类和报告的完整流程。
github-code-review
用于在推送前审查本地改动，或在 GitHub 上审查 PR 的技能。基于 git 与 gh/curl 获取 diff，按正确性、安全、代码质量、测试、性能、文档检查后，给出结构化反馈或提交行内评论与正式审查。
node-inspect-debugger
通过 Node.js 内置 V8 inspector 与 Chrome DevTools Protocol 在终端调试 Node.js 的技术资料，涵盖 node inspect REPL、断点、调用栈、作用域检查、表达式求值，以及用 chrome-remote-interface 脚本化断点、抓取 CPU profile 与堆快照。
systematic-debugging
一套四阶段根因调试方法：先理解问题再修复，强调在提出任何修复前必须完成根因调查，避免随机试错与症状式补丁。适用于测试失败、生产缺陷、性能问题、构建与集成故障等各类技术问题。
receiving-code-review
一个面向 AI 编程助手的技能，指导如何接收与处理代码审查反馈：先验证再实现、有疑问先提问、以技术正确性优先于社交客套，并给出应对外部审查者、模糊反馈与不合理建议的处理方式。
requesting-code-review
一个用于在完成任务、实现主要功能或合并前请求代码审查的技能，通过派发 code-reviewer 子代理获取独立评审，尽早发现并修复问题。
diagnose
diagnose 是一个用于调试故障的技能，可处理失败测试、损坏命令、缺陷与性能回退，流程为复现、隔离、提出假设、插桩并验证修复。
test-generator
为代码自动生成完整测试套件，涵盖静态分析、单元测试、集成测试、E2E 测试与覆盖率报告，触发词包括 TG、test、測試、寫測試等。
gravitas-perf
GRAVITAS 的性能分析扩展模式，需与 skills/gravitas/SKILL.md 叠加加载。它为性能相关工作加入性能剖析模式、基准测试要求、算法复杂度分析和前后对比测量规范，核心原则是“先测量再优化”：任何性能结论都必须有实测的 before/after 数字，禁止凭直觉判断。内容涵盖性能侦察用命令（N+1 查询、缺失索引、串行异步、缺失缓存、包体积、内存泄漏）、使用 autocannon、vitest bench 和 Node 堆快照进行测量的协议、性能基线与改进报告格式、常见反模式（N+1 查询、可并行的串行异步、昂贵计算缺缓存、缺数据库索引）的前后代码示例、算法复杂度注释规范，以及性能验证与 PASS 结论模板。
debug
一套四阶段系统化调试框架，强调先定位根因再修复。适用于测试失败、生产缺陷、性能问题、构建失败等任何技术问题，帮助避免随机试错和症状修补。
debug-trace
debug-trace 是一项调试技能，用于当错误在深层调用栈中出现时，沿调用链反向追踪，定位最初的触发点并在源头修复，而不是只修补错误表象。
reproduce-bug
reproduce-bug 是一个用于复现和调查软件缺陷的命令式技能，来源于 udecode/better-convex。它通过日志调查、控制台检查和浏览器截图来定位问题。该技能首先读取 GitHub issue 的描述与评论，然后并行运行日志调查代理（如 rails-console-explorer、appsignal-log-investigator）查找可帮助复现的日志输出；若缺陷与 UI 或用户流程相关，则使用 Playwright 进行可视化复现，包括验证服务器是否运行、导航到受影响页面、按 issue 中的步骤逐步操作、捕获截图和控制台错误。最后整理发现，记录具体文件路径、截图、控制台错误和精确复现步骤，并向 issue 添加评论，包含原因发现、已验证的复现步骤、截图、相关代码位置以及建议修复方案。