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meterspheremetersphere 测试

Agent Skill

metersphere 用于补充效率相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接效率相关任务时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

5,484

周安装

224

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

1,756
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:metersphere(metersphere 测试)
来源仓库:https://github.com/fit2-zhao/metersphere
安装命令:
openclaw skills install metersphere
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install metersphere

简介

本项目将 MeterSphere REST API 与本地脚本能力整合,为 OpenClaw Agent 提供了一套高效、可复用的 Skills,支持自动生成功能用例、接口定义及接口用例,查询组织、项目、模块、用例评审与缺陷关联等信息,简化了测试资产管理流程,提升了团队的自动化效率。

SKILL.md

name
metersphere
description
本项目将 MeterSphere REST API 与本地脚本能力整合,为 OpenClaw Agent 提供了一套高效、可复用的 Skills,支持自动生成功能用例、接口定义及接口用例,查询组织、项目、模块、用例评审与缺陷关联等信息,简化了测试资产管理流程,提升了团队的自动化效率。
environment
required
optional
[]
security
requiresSecrets
true
sensitiveEnvironment
true
externalNetworkAccess
true
notes
此技能需要访问 MeterSphere API,使用 ACCESS_KEY 和 SECRET_KEY 进行身份验证。请确保只向可信的 METERSPHERE_BASE_URL 发送请求。

MeterSphere Skills

⚠️ 安装前重要警告

在安装或运行此技能前,请务必完成以下安全检查:

  1. 确认元数据: 检查 skill-metadata.json 中的必需环境变量和二进制文件要求
  2. 使用最小权限凭证: 为查询和创建操作使用不同的、有限权限的 API 密钥
  3. 检查 .env 文件: 确保只包含预期的变量,没有额外敏感信息
  4. 警惕 HEADERS_JSON: 如果设置此变量,不要包含可能泄露数据或向其他服务认证的头部
  5. 审查硬编码 ID: 设置 METERSPHERE_DEFAULT_TEMPLATE_IDMETERSPHERE_DEFAULT_VERSION_ID 环境变量
  6. 先在沙箱中运行: 在非生产环境测试并监控网络流量
  7. 确保二进制文件可信: openssl/curl/python3 必须来自可信的系统包
  8. 签名算法验证: 如需更强保证,请求发布者解释签名算法

详细检查清单见 INSTALLATION_CHECKLIST.md


优先用本 skill 自带脚本,不要临时手写 curl。

选择工作流

按任务类型选最短路径:

1. 查询类

用于:

  • 查组织 / 项目 / 模块 / 模板
  • 查功能用例 / 接口定义 / 接口用例
  • 查评审单 / 评审详情 / 评审人 / 评审模块
  • 回答"哪些用例被评审过"
  • 回答"这条用例关联了多少个缺陷 / 哪些用例缺陷最多"
  • 当用户查询某个功能用例时,返回:用例详情 + 缺陷 + 评审记录

优先命令:

./scripts/ms.sh organization list
./scripts/ms.sh project list
./scripts/ms.sh functional-module list <projectId>
./scripts/ms.sh functional-template list <projectId>
./scripts/ms.sh api-module list <projectId>
./scripts/ms.sh functional-case list '<JSON>'
./scripts/ms.sh api list '<JSON>'
./scripts/ms.sh api-case list '<JSON>'
./scripts/ms.sh functional-case-review list '{"caseId":"<功能用例ID>"}'
./scripts/ms.sh case-review list '{"projectId":"<项目ID>"}'
./scripts/ms.sh case-review get <reviewId>
./scripts/ms.sh case-review-detail list '{"projectId":"<项目ID>","reviewId":"<评审ID>","viewStatusFlag":false}'
./scripts/ms.sh case-review-module list <projectId>
./scripts/ms.sh case-review-user list <projectId>
./scripts/ms.sh reviewed-summary <projectId> [keyword]
./scripts/ms.sh case-report <projectId> <caseId>
./scripts/ms.sh case-report-md <projectId> <caseId>

2. 需求 → 功能用例

用于:

  • 根据一句需求生成测试用例
  • 根据需求文档批量生成功能用例
  • 先出草稿,再让 AI 补场景
  • 最终写入 MeterSphere

默认流程:

./scripts/ms.sh functional-case generate <projectId> <moduleId> <templateId> <requirement-file>
./scripts/ms.sh functional-case batch-create <json-file>

需要一步直写时:

./scripts/ms.sh functional-case generate-create <projectId> <moduleId> <templateId> <requirement-file>

3. Swagger / OpenAPI → 接口定义 + 接口用例

用于:

  • 根据 Swagger / OpenAPI 导入接口定义
  • 自动生成成功 / 必填缺失 / 边界场景接口用例
  • 先本地生成,再批量写入

默认流程:

./scripts/ms.sh api import-generate <projectId> <moduleId> <openapi-file-or-url>
./scripts/ms.sh api batch-create <json-file>

需要一步直写时:

./scripts/ms.sh api import-create <projectId> <moduleId> <openapi-file-or-url>

处理"哪些用例被评审过"

优先用:

./scripts/ms.sh reviewed-summary <projectId> [keyword]

这是最高层入口,直接输出:

  • 项目内总用例数
  • 已被评审的用例数
  • 未被评审的用例数
  • 项目内总缺陷关联数 totalBugLinks
  • 每条功能用例的 reviewed: true/false
  • 每条功能用例参与过哪些评审单
  • 每条功能用例关联了多少个缺陷 bugCount

如果用户直接问某条功能用例,优先用:

./scripts/ms.sh case-report-md <projectId> <caseId>

如果需要结构化 JSON 再用:

./scripts/ms.sh case-report <projectId> <caseId>

其中 Markdown 版更适合直接回复用户;JSON 版更适合继续加工。

case-report 返回四块:

  • summary:用例基础信息、缺陷数、评审数、测试计划数、需求数
  • detail:前置条件、备注、步骤、标签、附件
  • bugs:已关联缺陷列表
  • reviews:评审记录列表

如果用户追问某条用例的评审来源,再补:

./scripts/ms.sh functional-case-review list '{"caseId":"<功能用例ID>"}'

如果用户要看某个评审单里的全部用例状态,再补:

./scripts/ms.sh case-review-detail list '{"projectId":"<项目ID>","reviewId":"<评审ID>","viewStatusFlag":false}'

判断口径:

  • functional-case-review list 返回非空:该功能用例可视为被评审过
  • case-review-detail list 中每条记录的 status 代表该用例在该评审单中的当前状态,如:UN_REVIEWED / UNDER_REVIEWED / PASS / UN_PASS
  • functional/case/detail/{id} 中的 bugCount 代表该用例当前关联缺陷数

默认执行顺序

查询项目或模块前

先确认:

  1. project list
  2. 需要时再查 functional-module list / api-module list

生成功能用例前

先确认:

  1. 项目 ID
  2. 功能模块 ID
  3. 模板 ID

命令顺序:

./scripts/ms.sh project list
./scripts/ms.sh functional-module list <projectId>
./scripts/ms.sh functional-template list <projectId>

生成功能用例后

如需提质,再读:

  • references/ai-functional-case-prompt.md

导入 OpenAPI 后

如需补断言、补异常场景、补命名,再读:

  • references/ai-api-bundle-prompt.md

需要确认接口字段 / 路径 / 评审 API 时

再读:

  • references/ms-api.md

本地生成能力边界

功能用例草稿

默认能稳定生成:

  • 主流程
  • 异常场景
  • 边界场景
  • 基础优先级
  • 基础标签

接口定义 / 接口用例草稿

默认能稳定生成:

  • 1 条接口定义
  • 3 条接口用例:成功 / 必填缺失 / 边界
  • 基于 example/schema 自动带值
  • 基础状态码断言

评审与关联查询

默认能稳定回答:

  • 有哪些评审单
  • 某条功能用例是否参与过评审
  • 某个评审单下有哪些功能用例
  • 当前评审状态统计
  • 哪些用例已评审 / 未评审
  • 某条功能用例关联了多少个缺陷
  • 某个功能用例的详情、缺陷、评审记录
  • 哪些功能用例的缺陷关联数更多

环境变量

必需环境变量

METERSPHERE_BASE_URL=          # MeterSphere 实例地址(如:http://172.16.200.18:8081)
METERSPHERE_ACCESS_KEY=        # API 访问密钥
METERSPHERE_SECRET_KEY=        # API 密钥(用于本地签名,不传输)

可选环境变量

METERSPHERE_PROJECT_ID=        # 默认项目 ID
METERSPHERE_ORGANIZATION_ID=100001  # 默认组织 ID
METERSPHERE_HEADERS_JSON=      # 额外的 HTTP 头(JSON 格式,谨慎使用)
METERSPHERE_PROTOCOLS_JSON='["HTTP"]'  # 支持的协议
METERSPHERE_DEFAULT_TEMPLATE_ID= # 默认模板 ID (避免使用硬编码值)
METERSPHERE_DEFAULT_VERSION_ID=  # 默认版本 ID (避免使用硬编码值)

依赖要求

  • python3:运行辅助脚本和数据处理
  • openssl:本地生成请求签名(不传输密钥)
  • curl:发送 HTTP 请求到 MeterSphere API

输出要求

回答 MeterSphere 查询结果时,优先输出:

  • 关键 ID
  • 名称
  • 状态
  • 计数信息(如 bugCount / caseReviewCount
  • 下一步可执行命令

如果是"单条功能用例查询",优先按这个顺序整理:

  1. 用例摘要
  2. 前置条件 / 描述 / 步骤
  3. 缺陷列表
  4. 评审记录

不要把大段原始 JSON 一股脑全贴给用户,除非用户明确要原始返回。

安全注意事项

1. 安装前检查

2. 凭证范围

  • 仅提供具有最小必要权限的 MeterSphere 测试账户凭证
  • 建议使用只读 API 密钥进行查询操作
  • 为创建操作使用单独的、有限权限的密钥
  • 定期轮换 API 密钥,记录每个密钥的权限范围和有效期

3. 环境变量安全

  • .env 文件应仅包含必要的环境变量,使用 .env.example 作为模板
  • 避免在 .env 中存放额外敏感信息
  • 设置文件权限为 600: chmod 600 .env
  • METERSPHERE_HEADERS_JSON 可注入任意 HTTP 头,请谨慎使用

- 不要包含可能泄露数据的头部 - 不要包含可能向其他服务进行身份验证的头部

4. 外部二进制文件

  • 脚本会调用 opensslcurlpython3
  • 确保这些二进制文件来自受信任的系统包
  • 签名逻辑在本地使用 SECRET_KEY,不传输密钥(详见签名算法文档)

5. 硬编码 ID 警告

  • 脚本中包含硬编码的项目 ID(1163437937827840)、模板 ID(1163437937827890)和版本 ID(1163437937827887
  • 这些值对应特定项目,如果未正确配置环境变量,数据可能被错误归属到错误的项目
  • 必须设置以下环境变量来覆盖硬编码值

- METERSPHERE_DEFAULT_TEMPLATE_ID - METERSPHERE_DEFAULT_VERSION_ID - METERSPHERE_PROJECT_ID(如需要)

  • 在使用前验证这些 ID 对应正确的项目

6. 沙箱测试要求

  1. 在隔离的非生产环境中首次运行
  2. 使用网络监控工具确认技能仅调用预期的 BASE_URL
  3. 验证所有 API 调用都指向正确的 MeterSphere 实例
  4. 测试查询和写入操作,确保数据归属正确
  5. 监控脚本输出中的警告信息

7. 签名算法安全

  • 使用 AES-128-CBC 进行本地签名
  • METERSPHERE_SECRET_KEY 不会传输到网络
  • 签名包含时间戳和随机 UUID,防止重放攻击
  • 详细算法说明见 SIGNATURE_ALGORITHM.md

8. 安装验证

  • 运行验证脚本检查安装正确性: ./scripts/verify_installation.py
  • 脚本将检查环境变量、二进制文件、网络连接等
  • 在非生产环境使用前必须通过所有检查

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

88.02%
按下载量换算1,546

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在 warning/failed 结果,不能写成本站确认安全。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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