risk-based-testing
按影响×概率量化风险并把测试覆盖映射到高风险区域，指导测试优先级。
▸ 推荐理由帮助把有限测试资源聚焦在关键路径，提升测试效率。
全部收录
相关性达标的全量 Skills（含未精选长尾）· 共 2249 个
release-readiness
基于证据生成可执行的 go/no-go 检查表、冒烟套件和分阶段发布策略。
▸ 推荐理由把感性判断改为数据驱动的发布流程，降低夜间故障风险。
▸ 风险提示可能需访问生产指标与部署权限，注意权限控制。
qa-project-context
生成 .agents/qa-project-context.md，汇总项目测试与交付上下文供其他技能使用。
▸ 推荐理由统一上下文信息，避免重复询问并提升建议精度
▸ 风险提示会在仓库写入文件，需注意版本控制与审查
qa-project-bootstrap
为新 QA 提供 30 天入职计划并审计测试架构与代码库以快速上手。
▸ 推荐理由加速新人产出并发现隐藏的 flakiness 与覆盖盲区
qa-metrics
定义并跟踪关键 QA 指标（覆盖率、波动率、缺陷逃逸率等）并给出应对动作。
▸ 推荐理由把指标与具体行动绑定，帮助仪表盘成为有效反馈回路
qa-dashboard
用 Allure/Grafana/ReportPortal 构建面向决策的 QA 仪表盘与质量报告。
▸ 推荐理由使测试数据可操作化并支持告警与发布就绪门禁
▸ 风险提示可能需要连接外部监控或存储服务并提供访问凭据
playwright-automation
提供生产级 TypeScript Playwright 测试的最佳实践、模式与禁忌清单。
▸ 推荐理由强调稳定性与可维护的测试模式，适合自动化生成代码场景
performance-testing
用 k6 与 Lighthouse 在 CI 中做负载与前端性能测试并设预算门槛。
▸ 推荐理由把性能门槛变为可自动化的 CI 护栏
▸ 风险提示可能产生高流量或费用，测试前注意别影响生产环境
payment-testing
在 PSP 沙箱环境中端到端测试支付与结账流程，包含 Stripe 测试卡与 3DS 等。
▸ 推荐理由覆盖 webhook、订阅时钟与嵌套 iframe 等常漏测场景
▸ 风险提示需要访问第三方支付沙箱和测试凭据，可能泄露敏感信息
contract-testing
使用 Pact-JS 实现消费者驱动的契约测试与 Broker 驱动的提供者验证流程。
▸ 推荐理由支持 can-i-deploy 等网关策略，适合微服务间强契约场景保障集成安全。
▸ 风险提示依赖 Pact Broker 与凭据，部署与证书管理需要额外运维权限
compliance-testing
自动检测 GDPR/CCPA、同意流、脚本阻断与 cookie 清单等合规性技术问题。
▸ 推荐理由把技术合规检查自动化，能及时发现因部署或第三方变更导致的违规点。
▸ 风险提示可能需访问生产页面和用户数据，注意隐私与合规性限制
ci-cd-integration
生成与优化运行测试套件的 CI/CD 流水线模板与分片、制品管理策略。
▸ 推荐理由提供可复用的 Actions/CI 模板与分片建议，提升流水线效率与可证性。
▸ 风险提示配置流水线需写入凭据与权限，注意密钥管理与最小权限原则
chaos-engineering
基于假设驱动对系统进行可控故障注入与弹性验证（网络、服务、基础设施）。
▸ 推荐理由结构化实验与自动中止门控，适合在受控环境验证系统鲁棒性。
▸ 风险提示执行故障注入有造成服务中断的高风险，需在受控环境并有回滚策略
bug-reproduction
将模糊的错误报告驱动为可验证的最小复现与失败回归测试并定位引入提交。
▸ 推荐理由把修复前写好可复现失败测试并做 git bisect，适合追踪难复现问题。
▸ 风险提示可能需要访问源码、CI 与生产数据，应限制权限与敏感信息访问
api-testing
生成针对 REST 与 GraphQL 的自动化测试，包含 schema、鉴权与边界断言。
▸ 推荐理由强调以 schema 为契约的断言，有助于在 CI 中及早捕获接口回归。
analytics-tracking-testing
拦截并校验 GA4/GTM、像素和广告埋点的真实 Beacon 和 dataLayer 数据。
▸ 推荐理由直接验证网络请求与上报字段，能发现浏览器级检测看不到的埋点问题。
▸ 风险提示拦截真实埋点可能捕获用户敏感数据，使用时注意数据脱敏与权限
ai-test-generation
从规格、PRD 或问题报告自动生成结构化可审的测试代码。
▸ 推荐理由分阶段强制中间产物，减少模型幻觉和无效断言，适合需要可追溯测试的团队。
▸ 风险提示生成代码需要代码库访问并可能引入不安全测试用例，需人工审查
ai-system-testing
针对 AI/LLM 功能的系统化测试框架，涵盖提示回归、幻觉检测与安全红队策略。
▸ 推荐理由专为 AI 功能独有的非确定性与注入攻击等故障模式设计的测试工具箱。
▸ 风险提示可能产生大量模型调用成本并涉及敏感数据处理
ai-qa-review
审查现有测试代码，识别可读性/可靠性/诊断性等测试异味并结合变异测试量化质量。
▸ 推荐理由把定性评审与变异测试结合，帮助团队识别假阳性和可测性问题。
▸ 风险提示通常需访问代码仓库与测试运行权限
ai-bug-triage
用确定性指纹结合 LLM 做缺陷分类、聚类去重并生成规范化工单与严重度判定。
▸ 推荐理由混合流水线能显著减少重复工单与人工分类成本，提高运维效率。
▸ 风险提示可能处理敏感 CI 日志或需访问仓库/CI 凭证
agentic-browser-testing
让浏览器代理按自然语言目标通过可访问性树探索应用并断言结果的无脚本 E2E 测试。
▸ 推荐理由减少脚本脆弱性，适合频繁改动的动态界面测试场景。
accessibility-testing
结合 axe-core 与 Playwright 做 WCAG 规范的自动化与人工辅助无障碍测试。
▸ 推荐理由把自动化工具和手动检查结合进 CI，弥补工具盲点并生成可复现报告。
hive.terminal-tools-troubleshooting
提供诊断步骤与处方，用于解决终端工具调用返回异常或输出缺失的情况。
▸ 推荐理由快速定位常见终端异常，帮助高效排错并恢复流程。
hive.terminal-tools-pty-sessions
介绍持久 PTY 会话用于驱动交互式 REPL、保持环境与处理交互提示的模式。
▸ 推荐理由必备用于需要状态、交互式程序或响应密码/确认提示的场景。
▸ 风险提示持久会话可能暴露凭据或长期占用终端资源，需要谨慎授权
hive.terminal-tools-job-control
说明如何以后台作业启动、轮询与流式监控长期或持续运行任务。
▸ 推荐理由方便监控构建、部署和日志流，避免对话阻塞与丢失输出。
▸ 风险提示管理长期作业可能泄露日志或占用系统资源，需配额与权限控制
hive.terminal-tools-fs-search
指导何时使用 ripgrep/find 及常用参数以进行项目外文件和内容搜索。
▸ 推荐理由节省在系统配置、日志或归档里查找信息的时间与试错成本。
▸ 风险提示可能读取敏感系统文件或日志，需注意隐私与权限边界
hive.terminal-tools-foundations
介绍与代理可用的前后台终端执行、作业与输出封装的标准契约与使用模式。
▸ 推荐理由为安全可靠地远程执行命令与管理长跑任务提供统一模式。
▸ 风险提示执行任意 shell 命令具有高风险，需注意权限控制与命令审查
hive.writing-hive-skills
为 Hive 代理创建并规范化 Agent Skill，生成符合规范的 SKILL.md 与目录结构。
▸ 推荐理由快速 scaffold 新技能并符合框架发现规则，适合技能作者与维护者。
triage-issue
自动分析 GitHub issue、核实代码并关闭无效问题并附技术回复。
▸ 推荐理由为维护者自动核实并回复/关闭无效 issue，显著节省审查时间。
▸ 风险提示需要 GitHub 访问权限和写权限令牌，自动关闭操作需谨慎配置。
test-reporting
运行集成测试并生成包含每个测试输入到结果分析的详细 HTML 报告。
▸ 推荐理由方便查看测试覆盖与失败原因，适合验证集成行为与回归分析。
▸ 风险提示会执行本地测试套件，可能有副作用或访问本地代码与资源。
wiki-cli
封装 Obsidian CLI 作为 Vault 的默认读写传输层，替代 MCP/REST 插件。
▸ 推荐理由为本地 Vault 提供无需服务器的稳定读写接口，适合桌面场景。
▸ 风险提示依赖本地 Obsidian CLI 与桌面环境，安装与执行需本地权限
unsloth
提供快速微调与内存优化的实践与工具，兼容 LoRA/QLoRA。
▸ 推荐理由侧重速度与内存节省，适合资源受限的训练场景
▸ 风险提示依赖硬件特性与实现细节，可能存在兼容性限制
peft-fine-tuning
使用 LoRA/QLoRA 等方法进行参数高效微调以降低显存与训练成本。
▸ 推荐理由在低资源 GPU 上实现大模型微调与多适配器部署
▸ 风险提示微调可能下载/改写大模型，需注意许可与资源消耗
ml-training-recipes
提供面向多领域的 PyTorch 训练实战模板与调参建议。
▸ 推荐理由集成生产级训练模式与调试技巧，便于快速落地训练
▸ 风险提示部分配置需大量算力或特定 GPU 环境
huggingface-accelerate
为 PyTorch 提供统一分布式训练 API，少量改动即可启用多卡/混精度训练。
▸ 推荐理由极简改造即可在多卡/多机环境运行，降低分布式训练门槛。
▸ 风险提示需要安装外部依赖并访问 GPU/集群资源，可能涉及权限与兼容性问题。
node-tools
通过 tsx 运行 TypeScript 脚本以发起 HTTP 请求并流式返回响应。
▸ 推荐理由适合需要快速本地 Node 小工具进行 HTTP 调用的场景
▸ 风险提示执行本地 Node.js 脚本并可能访问网络，需信任来源
playwright-expert
编写 Playwright E2E 测试脚本、配置测试夹具、CI 集成与视觉回归。
▸ 推荐理由帮助构建稳定可复现并适合集成到 CI 的浏览器自动化测试。
php-pro
使用现代 PHP8+ 与框架构建控制器、迁移、测试与类型化 DTO。
▸ 推荐理由适合维护传统 PHP 项目或进行现代化重构的开发者。
nextjs-developer
构建 Next.js 14+ 应用的路由、服务组件、SEO 优化与部署配置。
▸ 推荐理由专注现代 App Router 与性能优化的前端全栈助理。
nestjs-expert
为企业级 TypeScript 后端生成 NestJS 模块、控制器、鉴权与测试代码。
▸ 推荐理由能快速产出符合依赖注入与模块化的后端实现与样板代码。