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Regressionstests mit Agent QA erstellen und ausführen

Nutze Agent QA zur Erstellung und Ausführung von Regressionstests.

Was ist Regressionstests mit Agent QA erstellen und ausführen?

Agent QA ist ein quelloffenes Testtool, das es KI-Agenten und Entwicklern ermöglicht, Anwendungsflüsse in realen Browser- oder mobilen Umgebungen zu überprüfen. Tests werden als überprüfbare Projektdateien gespeichert und können mit natürlicher Sprache geschrieben werden. Das Tool speichert Beobachtungen aus vorherigen Testläufen und kann bei Fehlern automatisch andere Wege ausprobieren (Self-Healing), behält aber die Überprüfung der Selbstheilung bei. Die MCP-Tools (Model Context Protocol) bieten erweiterte Funktionen wie Workspace-Erkundung, Konfigurationsprüfung, ID-Generierung und Testausführung; das CLI dient als Fallback. Der Workflow umfasst die Identifikation von Testzielen, die Generierung von IDs mit den bereitgestellten Tools, die Definition von Tests in natürlicher Sprache und die Ausführung der Tests. Agent QA validiert Testdefinitionen automatisch und bietet detaillierte Schrittprotokolle und Beweise bei Fehlern. Das Projekt verwendet eine Dual-Lizenz: FSL-1.1-ALv2 mit Umstellung auf Apache-2.0 nach zwei Jahren, wobei externe Dienste (Modelle, Browser, Geräte) separate Kosten verursachen können. Die Installation erfolgt über npm (`npm install -D agent-qa`) und umfasst die Initialisierung des Workspaces sowie die Installation von Browser-Treibern. Für mobile Tests auf Android oder iOS werden spezielle Treiber bereitgestellt.

Funktioniert mit~Claude Code✓Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/agentskillexchange/skills/tree/main/skills/author-and-run-regression-tests-with-agent-qa

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Dokumentation

Was macht Regressionstests mit Agent QA erstellen und ausführen?

Verwende Agent QA, wenn eine Codierungsaufgabe die Überprüfung eines Anwendungsflusses in einer realen Browser- oder mobilen Umgebung erfordert. Agent QA speichert Tests als überprüfbare Projektdateien, akzeptiert Aktionen und Behauptungen in natürlicher Sprache und kann bereichsbezogene Beobachtungen aus früheren Ausführungen beibehalten. Bevorzuge seine MCP-Tools, sofern verfügbar: Entdecke den Arbeitsbereich, überprüfe die Konfiguration, generiere kanonische IDs, validiere Test- oder Suite-Definitionen und reihe die Ausführung ein. Verwende die CLI als Fallback. Wenn die Ausführung fehlschlägt, überprüfe die aufgezeichneten Schritte und Beweise, bevor du den Test änderst; unterscheide eine Anwendungsregression von einer veralteten Anweisung oder einem Infrastrukturfehler. Agent QA kann während eines Laufs die Oberfläche erneut beobachten und einen anderen Pfad versuchen, aber ein erfolgreiches Self-Healing sollte dennoch überprüft werden, bevor der gelernte Pfad für spätere Läufe als vertrauenswürdig eingestuft wird.

Agent QA ist derzeit unter FSL-1.1-ALv2 als Quell-Code verfügbar. Jede Version wird nach zwei Jahren zu Apache-2.0. Konfigurierte Modell-, Browser- oder Geräteanbieter können separate Kosten verursachen.

Voraussetzungen

Installiere Agent QA im Projekt und initialisiere seinen Arbeitsbereich:

npm install -D agent-qa
npx agent-qa init
npx agent-qa install-browsers --chromium

Für Android- oder iOS-Projekte installiere die erforderlichen mobilen Treiber:

npx agent-qa install-mobile-drivers --all

Arbeitsablauf

  1. Entdecke den Agent QA-Arbeitsbereich und überprüfe die aktiven Ziele, Geräte und Anbieter.
  2. Generiere IDs mit den Agent QA-Tools; erfinde niemals Test-, Suite-, Hook-, Run- oder Beobachtungs-IDs.
  3. Erstelle oder aktualisiere den Test in natürlicher Sprache und validiere seine Definition, bevor du ihn speicherst oder ausführst.
  4. Reihe den Test oder die Suite über MCP ein. Wenn MCP nicht verfügbar ist, führe eine validierte Datei mit npx agent-qa run <test-datei> aus.
  5. Überprüfe Schrittbeweise, Heilungsversuche und gespeicherte Beobachtungen, bevor du entscheidest, ob du die Anwendung reparierst, den Test überarbeitest oder die Infrastruktur erneut versuchst.

Installation

Installiere oder richte Agent QA gemäß den quellbasierten Anweisungen ein:

Installiere mit npm install -D agent-qa, führe dann npx agent-qa init aus und installiere die benötigte Laufzeitunterstützung, z. B. npx agent-qa install-browsers --chromium.

Dokumentation

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

Academic Paper Citation Network Mapper

Builds citation networks from Semantic Scholar API and CrossRef DOI metadata. Visualizes paper influence graphs using NetworkX, identifies seminal works, and tracks research lineage across fields.

ACF Custom Fields REST Exposer

Exposes Advanced Custom Fields data through the WordPress REST API using register_rest_field and acf_format_value. Handles repeater fields, flexible content layouts, and gallery fields with proper serialization.

ACF Extended for Advanced Custom Fields Workflows

An ASE skill built around ACF Extended, the WordPress enhancement suite for Advanced Custom Fields that adds field types, admin improvements, front-end forms, options pages, and developer tooling. It is a practical fit for agents working inside complex WordPress content models and custom field workflows.

ACF to Gutenberg Block Migrator

Converts Advanced Custom Fields field groups into native Gutenberg blocks using the ACF Block API v2 and @wordpress/scripts build pipeline. Maps ACF repeaters, groups, and flexible content to InnerBlocks and block attributes with server-side rendering via acf_register_block_type().

Activepieces Open Source Workflow Automation

Activepieces is an open-source, self-hostable workflow automation platform with 200+ integrations. It provides a visual builder for creating automated workflows and exposes all its connectors as MCP servers for AI agent use.

ActivityWatch Cross-Platform Automated Time Tracker and Producti

ActivityWatch is a privacy-first, open-source automated time tracker that records application usage, browser activity, and AFK status across Windows, macOS, and Linux. With 16k+ GitHub stars, it provides detailed productivity analytics without sending data to external servers.

act Local GitHub Actions Runner

act is an open-source CLI tool that runs GitHub Actions workflows locally using Docker, enabling fast feedback on workflow changes without pushing to GitHub. It is a standard tool for local Actions development and testing.

Add a browser review checkpoint before risky agent actions with

Use AgentClick when an agent should pause before risky commands, plans, drafts, or code changes so a human can inspect, edit, approve, or reject them in a purpose-built browser UI.

Add Claude design-system and accessibility workflows with UX/UI

Use UX/UI Agent Skills when Claude should generate tokens, component specs, accessibility audits, and framework-specific UI code from a repeatable design workflow.

Add executable smoke tests for shell scripts and CLIs before ref

Use Bats-core when an agent needs to turn fragile shell scripts or command-line workflows into something it can verify repeatedly after edits. The agent writes focused Bash tests for success paths, failure paths, and output contracts, then runs them locally or in CI before a refactor, release, or incident fix goes out.

Add graph-backed memory and context retrieval to agent workflows

Use Cognee to ingest project knowledge into graph and vector memory so agents can retrieve durable context across sessions and workflows.

Add IDE-style semantic code navigation and symbol-safe refactors

Give a coding agent symbol-aware lookup, cross-file rename, and structural edit tools before it starts making brittle text-only changes.

Add managed long-term memory to LangGraph agents with LangMem

Give LangGraph agents memory management and search tools so they can store, retrieve, and update durable facts across sessions.

Add multimodal lifelong memory to MCP and Python agents with Sim

Use SimpleMem to store, compress, index, and retrieve text or multimodal memories for agents through MCP or Python integrations.

Add persistent project memory and hook-driven synthesis with Cla

Keep Claude Code sessions grounded in prior decisions, project context, and daily handoff notes instead of starting from zero every time.

Add Postgres-native vector retrieval to agent and RAG workflows

Store embeddings beside application data in Postgres, create vector indexes, and query nearest neighbors for semantic search, RAG, recommendations, or agent memory retrieval.

Address GitHub PR review comments from the current branch with g

Find the open PR for the current branch, gather unresolved review comments, and drive a focused comment-resolution workflow with gh-authenticated context.

Add runtime guardrails to TypeScript agents with VoltAgent

Use VoltAgent to intercept, validate, and enforce input/output policies in TypeScript agent workflows.

Add temporal context memory to agent workflows with Zep

Use Zep as an external context layer for agents that need to store events, assemble temporal graph context, and retrieve relevant memory before model calls.

Adobe Firefly API Batch Image Generator

Calls Adobe Firefly

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