systematic-debugging
systematic-debugging 是一套面向调试过程中段的纪律：先定位并证明根因，再一次性修复。适用于准备为 bug 或测试失败提出、应用修复时，避免打补丁式修补。
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更新于 10-19 00:11
测试与质量
12,317 个结果
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。
li-cover
li-cover 是一个小红书封面配文与标题生成技能，当用户提出「生成封面」「封面配文」「小红书标题」「优化标题」「帮我写封面」等需求时触发。它基于认知心理学与行为经济学，识别内容类型和权威元素，自动选择驱动策略，输出激进、平衡、保守三版方案，每版含封面配文与3个标题，并附四维评分和A/B测试建议。
local-testing
面向 macOS 的本地应用与机器人测试技能：用 agent-browser CLI 通过 CDP 测试 Electron/Web 应用 UI，用 osascript（AppleScript）控制微信、Discord、Telegram、Slack 等原生应用，并附带 Electron 开发环境与各平台机器人测试脚本。
build-iphone-apps
一个面向 Codex/Claude 的 iPhone 应用开发技能，用 Swift、SwiftUI 与 UIKit 构建原生 iOS 应用，覆盖构建、调试、测试、优化到发布的全流程，仅用命令行、不依赖 Xcode 图形界面。
unity-performance
Unity 6 性能分析与优化指南，介绍 Profiler、Memory Profiler、Frame Debugger、Profile Analyzer 等工具，以及 CPU、GPU、内存、渲染、物理等常见瓶颈的排查与优化方法。
go-rod-master
go-rod 浏览器自动化与网页抓取技能指南，基于 Chrome DevTools Protocol，涵盖隐形反检测模式，适用于用 Go 抓取、自动化或测试网站。
sb-flows
sb-flows 是 Storybook Workbench 中用于梳理应用整体流转关系的技能：不只列出路由，而是提取导航边、持久导航栏与角色信息，生成可校验的流程图。适用于「梳理应用」「展示流程」「应用地图」与审计场景。
dotnet-add-testing
为现有 .NET 项目添加测试基础设施的技能：使用 xUnit 搭建测试项目，用 coverlet 配置代码覆盖率，并按约定组织 tests/ 目录结构。
stagehand-automation
Stagehand Automation 是基于 Stagehand v3 与 Claude 的 AI 浏览器自动化技能，用于构建自愈测试、AI 智能体和动态网页自动化。Stagehand v3 构建在 Chrome DevTools Protocol（CDP）之上，据资料称比 v2 快 44%，并与 Claude 无缝集成。其核心创新在于：当 DOM 发生变化时，由 AI 自适应调整，而不是让测试直接失败。核心 API 包括 act()（用自然语言执行操作）、extract()（从页面提取结构化数据）和 observe()（识别元素与页面状态）。安装方式为 npm install @browserbase/stagehand zod，并通过 ANTHROPIC_API_KEY 配置 Claude。适用于自愈式端到端测试、网页抓取、表单自动化、AI 聊天机器人测试以及跨站点工作流等场景。
screenshot-local
screenshot-local 是一个基于 shot-scraper 的技能，用于对本地开发服务器或静态 HTML 文件截图。支持单张、批量 YAML、PDF 导出、登录会话复用与无障碍树导出，可指定视口、选择器、等待条件等。
challenge
challenge 是 claude-night-market 中的 Gauntlet 挑战技能，用于向贡献者展示自适应代码库选择题与追踪练习，并评估答案，帮助检验其对代码库的掌握程度。
obsidian-graph-query
在 Obsidian vault 的連結結構上執行圖查詢的技能，底層使用 app.metadataCache.resolvedLinks 鄰接表並透過 JS eval 執行圖演算法，支援鄰居、最短路徑、連通子圖、樞紐、橋接點、孤立筆記、frontmatter 關係、全域統計與連結建議等查詢。
testing-android-code
面向 Bitwarden 安卓代码的测试指南，说明视图模型、界面及网络服务的测试基类、异步事件检查和固定测试环境。
eicar-test
该技能包含 EICAR 标准防病毒测试文件，用于测试恶意软件检测功能，特别是 VirusTotal 二进制文件扫描器集成。EICAR 文件本身不是病毒，但会被所有杀毒软件识别为恶意软件。
symfony-voters
Symfony Voters 是 Symfony 框架中用于实现细粒度授权判断的机制。该技能帮助把权限逻辑从控制器中解耦，按参与者、资源与动作建立决策矩阵，并在控制器和 API 操作处接入检查，同时支持对授权逻辑单独测试。
dojo-test
为 Dojo 模型与系统编写测试的技能，使用 spawn_test_world、cheat codes 与断言，适用于测试游戏逻辑、验证状态变化。
finalrun-use-cli
FinalRun CLI 操作指南：在含 .finalrun/ 的仓库中安装、配置、校验、运行与排查移动端测试工作区，查看运行报告与产物。
Pytest
Pytest 测试技能，用于编写高效测试，涵盖 fixtures、parametrize、markers、mocking、测试组织与覆盖率等主题，适合需要 pytest 指导或编写测试的场景。
pytest
pytest 是 Python 测试框架，本技能提供编写与运行测试、fixture、参数化、mock 及插件（覆盖率、并行）等方面的指导，适用于请求 pytest 相关帮助的场景。
systematic-debugging
Systematic Debugging 是一项用四阶段根因分析替代试错修复的技能，要求先可靠复现、再按可能性排序假设、逐一以最小化手段验证，最后才做针对性修复并加固，强调理解原因后再改代码。
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。
opencode-review
opencode-review 是一项把代码审查工作转交给 opencode 新会话执行、由非 Claude 模型给出第二意见的技能。默认模型为 velocirouter/gpt-5.6-sol，支持指定 PR、提交范围或工作区 diff，结果原样转达给用户。
model-equivariance-auditor
Model Equivariance Auditor 是一个用于验证神经网络模型是否符合其预期对称性的审计工具，通过系统的等变性测试、逐层隔离分析和梯度检查来发现实现缺陷。即便使用了等变函数库，实现中的 bug 仍可能破坏等变性，导致训练效果差、预测不一致。该工具提供端到端的等变性/不变性数值测试、逐层测试、梯度等变性测试等流程，并给出错误阈值解释、常见失败模式与修复建议，最终生成审计报告。