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skill-tester-cn技能测试员 cn

Agent Skill

用于辅助测试设计、自动化测试、用例整理和回归验证。它适合让 Agent 编写单元测试、端到端测试、测试计划或根据失败日志定位问题。使用时需要确认项目测试框架、运行命令和夹具数据,避免为了通过测试而改坏真实逻辑;涉及浏览器或外部服务时,应区分本地模拟、测试环境和生产环境。

总安装

3,293

周安装

140

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

1,154
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:skill-tester-cn(技能测试员 cn)
来源仓库:https://github.com/zhouchang1988/skill-tester-cn
安装命令:
openclaw skills install skill-tester-cn
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 skill-tester-cn

简介

Claude Code技能测试框架。自动分析技能定义、生成测试用例、执行功能测试并生成详细的评分测试报告。当用户要求"测试技能"、"评估技能"、"检查技能是否工作"、"验证技能功能"时触发此技能。

SKILL.md

name
skill-tester-cn
description
Claude Code技能测试框架。自动分析技能定义、生成测试用例、执行功能测试并生成详细的评分测试报告。当用户要求"测试技能"、"评估技能"、"检查技能是否工作"、"验证技能功能"时触发此技能。

技能测试器

通过分析技能定义、生成全面的测试用例、执行测试并生成带评分的详细报告,系统化地测试和评估 Claude Code 技能。

测试工作流程

按顺序执行以下步骤:

1. 定位目标技能

识别要测试的技能:

用户说: "测试 PDF 技能"
→ 搜索: ~/.claude/skills/pdf/SKILL.md 或 pdf/SKILL.md

常见技能位置:

  • ~/.claude/skills/<技能名称>/SKILL.md
  • ./<技能名称>/SKILL.md
  • 用户提供的路径

如果未找到技能,请询问用户正确的路径。

2. 解析技能定义

读取目标技能的 SKILL.md 并提取:

从前置数据中提取:

  • name - 技能标识符
  • description - 技能功能描述(用于触发场景)

从正文内容中提取:

  • 核心能力和功能
  • 工作流程或程序
  • 打包资源(脚本、参考文档、资产)
  • 使用示例或模式

3. 生成测试计划

创建覆盖以下内容的全面测试计划:

A. 触发测试

  • 测试技能是否在描述的场景中被激活
  • 测试边界情况(相似但不同的请求)
  • 测试非触发场景(不应该激活的情况)

B. 功能测试 针对识别的每个能力/功能:

  • 正常用例(正常使用)
  • 边界情况(边界条件)
  • 错误处理(无效输入)

C. 资源测试(如适用)

  • 脚本执行
  • 参考文档可用性
  • 资产可访问性

4. 执行测试

对于每个测试用例:

  1. 准备测试提示 - 编写应该触发功能的用户请求
  2. 执行 - 应用测试提示(模拟或实际运行)
  3. 观察 - 记录技能的行为
  4. 评估 - 与预期结果进行比较

使用一致的格式执行测试:

测试用例: [名称]
提示: "[用户请求]"
预期: [应该发生什么]
实际: [实际发生了什么]
结果: 通过 / 失败 / 部分通过
备注: [观察、问题、建议]

5. 评分每个测试

使用以下标准进行评分:

分数含义标准
5优秀完美执行,满足所有预期
4良好轻微问题,核心功能正常
3可接受可用但有明显局限
2较差重大问题,勉强可用
1失败无法按预期工作
0不适用测试不适用

6. 生成测试报告

创建具有以下结构的 Markdown 报告:

# 技能测试报告: [技能名称]

**测试日期:** [日期]
**技能位置:** [路径]

## 概要

- **总体评分:** [X]/5
- **通过测试:** [X]/[总数]
- **失败测试:** [X]
- **关键问题:** [列表或"无"]

## 测试结果

### 1. 触发测试

| 测试用例 | 提示 | 预期 | 实际 | 分数 |
|----------|------|------|------|------|
| ... | ... | ... | ... | ... |

### 2. 功能测试

#### [功能名称]

| 测试用例 | 描述 | 结果 | 分数 | 备注 |
|----------|------|------|------|------|
| ... | ... | ... | ... | ... |

### 3. 资源测试

[如适用]

## 详细发现

### 优势
- [技能做得好的方面]

### 不足
- [需要改进的方面]

### 建议
- [具体的改进建议]

## 测试环境

- **Claude 模型:** [使用的模型]
- **测试方法:** [模拟/执行]
- **测试深度:** [基础/全面]

---

报告由 skill-tester-cn 生成

将报告保存到当前工作目录:[技能名称]-测试报告-[时间戳].md

测试指南

全面覆盖

测试技能描述和正文中提到的所有能力,不要跳过功能。

示例: 如果技能声称支持"PDF创建、编辑和旋转",测试所有三项:

  1. 创建 PDF
  2. 编辑现有 PDF
  3. 旋转 PDF

真实的测试提示

使用真实用户会说的自然语言提示:

✅ 好: "帮我合并这两个 PDF" ❌ 差: "执行 PDF 合并功能"

需要考虑的边界情况

  • 空输入(空文件、空白字符串)
  • 无效输入(错误的文件类型、格式错误的数据)
  • 边界条件(非常大的文件、大量项目)
  • 资源缺失(引用的文件不存在)
  • 并发操作(多个同时请求)

客观评估

基于实际行为而非理论能力评分:

  • 如果功能已记录但不起作用 → 失败
  • 如果功能工作方式与记录不同 → 部分通过
  • 如果功能按记录工作 → 通过

处理测试失败

当测试失败时:

  1. 记录确切的失败模式
  2. 检查是技能问题还是环境问题
  3. 建议潜在的修复方案
  4. 继续测试其他功能

使用示例

用户: "测试 docx 技能"

助手:
1. 定位: ~/.claude/skills/docx/SKILL.md
2. 解析: 读取技能定义
3. 识别能力:
   - 创建新文档
   - 编辑现有文档
   - 处理修订跟踪
   - 添加注释
   - 提取文本
4. 为每个能力生成测试用例
5. 执行测试(模拟或实际)
6. 生成: docx-测试报告-2025-01-15.md

评分标准总结

总体评分计算:

  • 所有测试分数的平均值(不包括不适用测试)
  • 保留1位小数

分数解读:

  • 4.5-5.0: 生产就绪
  • 3.5-4.4: 良好,有轻微问题
  • 2.5-3.4: 需要改进
  • 1.5-2.4: 有重大问题
  • 0.0-1.4: 不可用

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

72.13%
按下载量换算832

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

权限需确认

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

安装前确认

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来源信息

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