recordings-to-training-module
将多个独立屏幕录制片段（可能主题不同、时间与风格不一）整合为一个有连贯主线的结构化培训模块。该技能基于 Clueso MCP，需先连接；不会从文件夹批量导入，需逐条上传。
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 10-19 00:11
测试与质量
12,297 个结果
tdd
一个面向新行为、缺陷或回归的 TDD 技能，按红-绿-重构循环推进：先写失败检查，再以最小实现通过，最后在保持通过的前提下简化，直到契约覆盖完毕。
kpi-dashboard
面向建筑项目的 KPI 仪表盘构建工具，可跟踪成本、进度、质量、安全、生产率等指标，支持阈值状态判定、趋势分析与告警汇总。
dart-log-failure-parser
用于解析 Dart 与 Flutter 测试日志中的失败信息，通过识别错误块、任务结果 JSON、失败测试列表和构建失败等模式，帮助定位具体失败原因。
laravel-systematic-debugging
面向 Laravel 应用的结构化调试流程技能：强调先完成根因调查再动手修复，适用于测试失败、Eloquent 查询、认证授权、验证、队列任务、路由、迁移、N+1 与性能等问题。
discover-debugging
面向调试与可观测性场景的技能发现入口，在涉及 GDB、LLDB、断点、性能剖析、内存泄漏、核心转储等问题时自动激活，并按需分层加载调试类与可观测性类技能。
relentless-quality-assurance-and-fixes
一个持续进行质量检查并修复所发现缺陷的技能，先运行 /relentless-quality-assurance 找出问题，再修复发现的 bug，直到所有 bug 或关键问题被解决；遇到不确定的决策时暂停并请求用户输入。
ios-simulator
用于在 iOS Simulator 上运行与检查应用的技能：选择目标、安装并启动应用、采集证据、通过无障碍接口操作 UI，并诊断模拟器问题。基于 xcrun simctl 与 idb 的原生命令。
error-detector
该技能名为 Error Detector（错误检测器），定位为高级错误分析与模式检测专家，用于识别、分析并预防软件错误。它通过静态分析与动态分析技术，帮助发现软件缺陷、代码反模式、运行时异常、内存泄漏、性能瓶颈、安全漏洞等问题。技能覆盖错误分类与模式识别、根因分析框架、监控与告警、日志最佳实践、错误预防策略，以及常见静态分析工具（如 ESLint、Pylint、SonarQube）、动态监控工具和自定义检测脚本的集成思路。适用于静态代码分析、运行时错误分析、日志监控、主动错误预防等场景。具体安装命令与调用方式资料未提供。
promote-handover-test
该技能用于将已完成的交接测试（handover test）提升到回归或冒烟测试套件：去掉文件名中的工单前缀、移动到目标目录、更新 test.describe、校验 POM 的 JSDoc，并在新位置运行 Playwright 测试后删除原文件。
testing-best-practices
一套测试最佳实践指南，帮助开发者为功能选择并编写合适的测试类型（Playwright、集成、单元），并在隔离的 Neon 分支上运行，分支仅在架构层面存在且 1 小时后自动删除。
test-driven-development
测试驱动开发（TDD）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测试。核心原则是：先写测试、看它失败、再写最小代码使其通过。该技能强调“没有失败的测试就不写生产代码”的铁律，遵循红-绿-重构循环，并列出常见借口与红旗信号，帮助开发者避免先写代码后补测试的反模式。适用于新功能、缺陷修复、重构和行为变更等场景。
ab-testing
用于规划、设计并执行 A/B 测试与增长实验的技能方案，提供假设框架、样本量参考、指标选择、变体设计、实施与结果分析流程，并覆盖持续化实验项目、ICE 优先级与实验手册等实践。
test-coverage
Test Coverage Expander 是一个用于扩展单元测试覆盖率的技能，专注于针对未测试的分支和边界情况生成单元测试。当覆盖率偏低、CI 报告存在缺口，或发布前需要加固时使用。它不适用于集成测试或端到端测试。该技能会先检测项目技术栈（JavaScript/TypeScript、Python、Go、Rust），再执行覆盖率分析、识别测试缺口、编写测试并验证覆盖率提升，最终报告前后覆盖率对比、新增测试数量及改进最大的文件。
doc-condenser
doc-condenser 是一个已弃用的文档精简技能，用于把冗长的技术文档压缩成面向开发者的简明规格。因现代模型已原生具备同等质量的摘要能力，该技能不再提供明显增益，仅作存档参考。
manual-testing
用于规划手动测试与探索性测试的 AI 技能，支持编写章程（charter）、启发式方法与测试会话记录，帮助在真实项目中输出可执行、可评审的测试结果，触发词包括手动测试与探索性测试。
backtest-expert
面向系统化交易策略回测的专家技能，强调以稳健性优先于乐观收益，指导假设表述、规则编码、压力测试、样本外验证与结果评估，并帮助识别曲线拟合、前视偏差、幸存者偏差等常见陷阱。
portfolio-optimization
基于 NVIDIA cuOpt 的量化投资组合优化技能，支持 Mean-CVaR 与 Mean-Variance/SOCP 方差上限优化、有效前沿、回测与再平衡，需 GPU 与 cuOpt/cuML 环境。
ai-generated-business-code-review
用于评审或评分 AI 生成的业务/应用代码质量，输出 0-10 分、风险等级与必须修复清单；C++ 代码须以 openharmony-cpp 和 openharmony-security-review 为强制约束。
qe-verification-quality
基于 claude-flow 的代码验证与质量保障技能，提供 0.0-1.0 的真实度评分、自动验证检查、自动回滚与质量指标报告，可用命令行、仪表板和 CI/CD 集成来确保代理输出与代码质量。
chrome-automation
Chrome 浏览器自动化技能，用于自动化浏览器操作、网页测试、数据抓取与 UI 自动化。技能覆盖网页自动化操作、E2E 测试、网页截图与 PDF 生成、表单自动填充、动态网页数据抓取、性能测试与监控等场景。技术栈涉及 Puppeteer、Playwright、Selenium、Cypress，以及 puppeteer-extra、puppeteer-stealth、chrome-launcher 等辅助工具。技能强调资源清理原则：所有涉及浏览器的 cron 任务完成后必须自动关闭 Chrome 进程，以避免内存泄漏和资源占用。
using-tests
一套测试策略与工作流规范：测试并行运行、每个套件使用隔离数据；优先用 Playwright 测 UI、集成测试测 API、单元测试测逻辑，并给出运行命令、目录结构与调试方式。
review-code
针对当前分支改动的多视角代码审查技能，会激活 Review Council（安全、质量、文档、领域评审）并整合自动化安全扫描，在提交 PR 前发现问题。审查后只修复并提交代码，不推送、不建 PR。适合本地提交前的自检环节。
elevenlabs-tts
ElevenLabs 文本转语音（TTS）生产技能，覆盖选角、脚本口语化、模型选择、发音控制、长文分段与质检，面向旁白、角色表演、多语言媒体和长音频制作。