qe-test-automation-strategy
一个测试自动化策略技能，用于设计和改进测试自动化框架，覆盖测试金字塔、F.I.R.S.T. 原则、Page Object Model 等设计模式，以及 CI/CD 集成、慢测试与脆性测试管理等实践。
Skill 广场
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更新于 10-19 00:11
测试与质量
12,318 个结果
qe-visual-testing-advanced
面向 UI 视觉回归测试的技能，支持像素级与 AI 差异比对、响应式设计校验和跨浏览器一致性检查，可在 CI/CD 中拦截视觉回归，并能屏蔽时间戳、广告等动态内容。
test-skill
test-skill 是来自 snyk/agent-scan 的一个测试用技能，公开资料仅说明其用于检查一切是否正常，未提供具体功能、收费或使用方式。
python-testing
面向 Python 测试的实践技能，用于编写或审查单元、集成与可靠性测试，覆盖异步生命周期、取消与清理路径、多 Python 版本矩阵及自由线程（GIL 禁用）验证，强调测试可观察行为与契约而非内部实现。
antdv
antdv 是 @antdv-next/cli 提供的本地命令行工具，内置 antdv-next 当前最新版本的组件元数据，可离线查询组件 API、文档、示例、设计令牌，分析项目用法、诊断配置、对比版本差异并辅助提交缺陷报告，也可作为 MCP 服务器供 IDE 使用。
blast-radius
blast-radius 是一个代码变更影响分析技能，用代码知识图谱评估当前改动的风险并定位受影响节点，适合在合并前了解一次改动触及了哪些代码、哪些部分缺少测试覆盖，需要配合 gauntlet 插件使用。
stewardship
Stewardship 是一套面向插件开发与代码质量评审的准则，将 Care、Curiosity、Humility、Diligence、Foresight 等管家美德应用于插件工作，适用于设计决策、贡献者体验评审及工作流节点反思。
testing-patterns
一套基于 Jest 的测试模式与工具集，涵盖工厂函数、Mock 策略与 TDD 工作流，适用于编写单元测试、构造测试数据和测试用例组织。
nemo-evaluator-sdk
NeMo Evaluator SDK 是 NVIDIA 推出的企业级大语言模型评测工具，通过容器化、可复现的方式，在 100 多个基准测试和 18 个以上评测框架（harness）上评估 LLM，涵盖 MMLU、HumanEval、GSM8K、安全评测和视觉语言模型（VLM）任务。它支持多种执行后端，包括本地 Docker、Slurm HPC 集群和 Lepton 云。用户可通过 pip 安装 nemo-evaluator-launcher，配置 API 端点与评测任务后运行评测，并可将结果导出到 MLflow、Weights & Biases 或本地 JSON。适用于需要对 OpenAI 兼容 API（如 vLLM、TRT-LLM、NIM）进行大规模、可复现评测的场景。
grilling
grilling 是一个用于压力测试计划、决策或想法的技能：它会对用户持续提问，直到双方达成共识，并把讨论映射为可逐轮推进的设计树。适合在行动前排查未明说的假设。
go-troubleshooting
面向 Go 程序运行时问题的诊断技能，覆盖 panic 与堆栈、死锁、goroutine 泄漏、内存泄漏与 OOM、竞态报告以及 Delve 调试，强调先复现、观察、定位，再改代码。
android-emulator-skill
面向 Android 应用测试、构建与自动化的脚本集合，通过无障碍语义导航与结构化数据替代像素坐标操作，提供屏幕元素映射、语义点击输入、构建测试、无障碍审计、视觉对比、权限与状态栏控制等能力。
chrome-devtools-mcp-skill
通过 UXC 以本地 stdio 方式调用 Chrome DevTools MCP 的技能，用于页面导航、DOM 与无障碍快照、网络与控制台检查及性能分析，需已安装 uxc、npx 与可调试的 Chrome。
unit-test-generator
根据源代码自动生成单元测试的技能，支持 Python、JavaScript/TypeScript、Java、Go、Rust 等语言及对应主流测试框架，可生成正常路径、边界条件、异常处理、空值等类型的测试用例，并按模板输出测试报告。
systematic-debugging
一个系统化调试技能：在提出任何修复前，先完成根因调查，避免随机试错。适用于测试失败、生产缺陷、异常行为、性能问题、构建失败与集成问题，强调先复现、查变更、收集证据，再分析模式、提出假设并最小化验证。
pentest-mobile-app
面向 Android 与 iOS 应用的 OWASP Mobile Top 10 安全测试技能，覆盖本地存储、证书固定绕过、IPC 滥用与二进制保护等移动端攻击面。
helm-debugging
用于诊断和修复 Helm 部署失败的技能，覆盖模板渲染错误、值类型错误、YAML 解析失败、资源冲突、镜像拉取失败等问题，提供分层校验流程与常用调试命令。
mobile-testing
用于编写 iOS 或 Android 移动端测试计划的技能，覆盖功能、兼容性、性能、网络与安全等维度，强调按业务风险排优先级，并区分已确认事实与假设，产出具体可执行的测试方案。
test-generation
面向新代码或既有代码的测试生成技能，按结构化流程分析代码路径、覆盖边界情况并验证覆盖率目标，适用于为新功能写测试、补齐薄弱覆盖区或构建回归与集成测试套件。
physicalai-train-training-a-policy
Physical AI Studio 的策略训练技能，基于 Lightning 栈完成策略的训练、验证、测试与预测。支持 CLI（physicalai fit/validate/test/predict）与 Python API 两种等价入口，用 Policy、DataModule 和 Trainer 组合配置。
web3-testing
面向 Solidity 智能合约的综合测试技能，结合 Hardhat 与 Foundry，覆盖单元测试、集成测试、模糊测试、主网分叉、Gas 优化测试、覆盖率报告与 Etherscan 验证，适合编写和验证 Web3 合约测试。
qe-a11y-ally
基于 agentic-qe 仓库的 WCAG 无障碍审计技能，组合 axe-core、pa11y 与 Lighthouse 三工具并行扫描，并借助大模型对违规上下文进行分析与修复建议生成，支持多页并行与站点爬取模式。
qe-code-review-quality
面向代码审查与反馈的智能体技能，强调上下文驱动的质量、可测试性与可维护性审查，按阻断、重要、次要、建议四级优先级给出反馈，并可用智能体辅助安全、性能与覆盖率检查。
qe-test-environment-management
面向测试环境管理的中文技能文档，涵盖环境类型划分、Docker 容器化、基础设施即代码、服务虚拟化与成本优化，并给出与生产环境保持一致的检查要点。