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naodeng/awesome-qa-skills

Awesome QA Skills — Codex、Cursor、Claude Code、Kiro、OpenCode、Trae向けの二言語(zh/en)AIテストエージェントスキルライブラリ。4つのテストワークフローと25種類のテストタイプスキル(言語対応済みの58スキルフォルダ)を搭載。個別インストール可能、合成可能、skill-upによる評価準備済み。要件、戦略、テストケース、API/パフォーマンス/セキュリティをカバー。

awesome-qa-skills とは?

このスキルは、AIエージェント(Claude Code、Cursor、Codex、Kiro、OpenCode、Trae)上でAPIテストを実行するために設計された、QAエキスパートスキルです。REST、GraphQL、SOAP、gRPC、WebSocketなど、さまざまなAPIスタイルのテスト計画、テストケース、リスク分析を生成します。ワークフローは段階的な開示原則に従い、リスクとビジネスインパクトに基づいて優先順位を付け、確認済みの事実と仮定を明確に分離し、ユーザーが提供していないエンドポイントやフィールドを勝手に作成しないことを重視します。このスキルには、`prompts/api-testing.md`などのメインプロンプトや、出力テンプレート、フォーマット変換スクリプト、トラブルシューティングの参照資料など、多数のサポートファイルが含まれています。これにより、AIエージェントが必要な情報のみを参照して正確で実行可能なアウトプットを生成できます。また、`evals/`ディレクトリとskill-upツールを使用した評価と回帰テストもサポートしており、品質を維持できます。

対応✓Claude Code✓Codex CLI✓Cursor✓OpenCode
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ドキュメント

APIテスト(日本語)

中文版: 対応する中国語スキルを参照してください。

使用タイミング

  • APIテスト計画、APIテストケース、APIリスク分析が必要な場合。
  • リクエストがREST、GraphQL、SOAP、gRPC、WebSocket、または複合API動作に関連する場合。

ワークフロー

  1. 「段階的開示」に記載されているメインプロンプト(カバレッジ、構造、品質基準)を読み、それに従ってください。
  2. 結果を変えるプロジェクトコンテキスト(スコープ、環境、制約、リスク、依存関係、期待される成果物)のみを追加してください。
  3. 入力が不完全な場合は、利用可能な初回ドラフトを返し、前提条件とギャップを明示的にマークしてください。
  4. デフォルトはMarkdownです。ユーザーが要求した場合のみ形式を切り替えてください。

コア制約

  • リスク/ビジネスインパクトで優先順位を付けてください。すべてを均等に扱わないでください。
  • 確認済みの事実と現在の前提条件を分離してください。
  • ユーザーが提供していないエンドポイント、フィールド、環境、根本原因を作成しないでください。
  • 出力は実行可能なものにしてください。具体的なシナリオ、明確な優先順位、明確な次のステップが含まれていること。

段階的開示

  • 出力を生成する前に、prompts/api-testing.md(最小カバレッジ、出力構造、品質基準)を読み、それに従ってください。
  • Excel/CSV/JSON/Wordが要求された場合:output-formats.mdを読み、その形式を尊重してください。
  • 既成のテンプレートが適切な場合:output-templates/の一致するファイルを使用してください。
  • 深いフレームワーク/トラブルシュート/スキーマノートの場合:references/の関連ファイルのみを読み、ディレクトリ全体を読み込まないでください。
  • 形式変換やヘルパーチェックの場合:ゼロから作り直すよりも、既存のscripts/を優先してください。
  • このスキルの評価/回帰テストの場合:evals/とskill-upを使用してください。

配信前チェックリスト

  • メインプロンプトの出力構造に従った
  • 最小カバレッジに焦点を当てている:スコープ内のエンドポイントまたはビジネスフロー、優先順位とリスクレベル、ポジティブシナリオ、ネガティブシナリオ、境界シナリオ、認証と権限チェック、リクエストとレスポンスの検証、エラーハンドリングなど(詳細はメインプロンプトを参照)
  • 最小チェックリストをカバーした、または欠落を説明した
  • 高リスク項目に明示的な優先順位が付いている
  • ユーザーが提供していない詳細を作成しなかった
  • 前提条件とギャップがマークされている

よくある落とし穴

  • スコープ/コンテキストが欠落している場合に完全性を装わないでください。
  • すべての項目を同等に重要と扱わないでください。
  • 前提条件と情報ギャップを省略しないでください。
  • 現在のツールチェーンに関係のない汎用的な理論をダンプしないでください。

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