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naodeng/awesome-qa-skills

Awesome QA Skills — 一个面向 Codex、Cursor、Claude Code、Kiro、OpenCode 和 Trae 的双语(中/英)AI 测试代理技能库。包含 4 个测试工作流和 25 种测试类型技能(58 个技能文件夹,中英文对照):可独立安装、可组合、可直接用于评估(配合 skill-up 工具)。覆盖需求、策略、用例、API/性能/安全测试等领域。

awesome-qa-skills 是什么?

这个技能库是一个全面的 AI 驱动测试代理技能集合,专为多个主流 AI 编程助手(如 Codex、Cursor、Claude Code、Kiro、OpenCode 和 Trae)设计。它提供了 4 个测试工作流和 25 种测试类型技能,共 58 个技能文件夹(中英文版本各一个),覆盖从需求分析、测试策略制定、测试用例编写到 API 测试、性能测试和安全测试的全流程。每个技能都可以独立安装,也可以相互组合,并且支持通过 skill-up 工具进行自动化评估和回归。该技能库的设计遵循渐进式披露原则,确保输出结构化、可执行且基于用户提供的上下文。对于 API 测试技能,它特别强调基于风险/业务影响进行优先级排序,区分确认事实与假设,不虚构用户未提供的端点、字段或环境,并提供具体的场景和清晰的下一步行动。

兼容平台✓Claude Code✓Codex CLI✓Cursor✓OpenCode
npx skills add naodeng/awesome-qa-skills

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文档

API 测试

中文版: 本文件为 API 测试技能的中文说明。

使用时机

  • 需要 API 测试计划、API 测试用例或 API 风险分析时。
  • 请求涉及 REST、GraphQL、SOAP、gRPC、WebSocket 或混合 API 行为时。

工作流程

  1. 阅读并遵循“渐进式披露”部分列出的主提示(覆盖范围、结构、质量标准)。
  2. 仅添加能改变结果的项目的上下文:范围、环境、约束、风险、依赖、预期交付物。
  3. 如果输入不完整,返回一个可用的初稿,并明确标记假设和缺口。
  4. 默认使用 Markdown 格式;仅在用户要求时切换格式。

核心约束

  • 根据风险/业务影响进行优先级排序——不要对所有内容一视同仁。
  • 将已确认的事实与当前假设区分开来。
  • 不要编造用户未提供的端点、字段、环境或根本原因。
  • 保持输出的可执行性:具体的场景、清晰的优先级、清晰的后续步骤。

渐进式披露

  • 在生成输出之前,阅读并遵循 prompts/api-testing.md(最低覆盖范围、输出结构、质量标准)。
  • 当请求 Excel/CSV/JSON/Word 格式时:阅读 output-formats.md 并遵循该格式。
  • 当有现成的模板可用时:使用 output-templates/下的匹配文件。
  • 如需深入了解框架/故障排除/模式说明:仅阅读 references/ 下的相关文件,不要加载整个目录。
  • 对于格式转换或辅助检查:优先使用现有的 scripts/,而不要重新发明轮子。
  • 如需评估/回归此技能:使用 evals/ 和 skill-up.

交付前检查清单

  • 遵循了主提示中的输出结构
  • 最低覆盖范围重点:范围内的端点或业务流、优先级和风险等级、正向场景、负向场景、边界场景、认证和权限检查、请求和响应验证、错误处理……(详情见主提示)
  • 已覆盖最低检查清单,或解释了未覆盖的原因
  • 高风险项已明确优先级
  • 未编造用户未提供的细节
  • 假设和缺口已标记

常见陷阱

  • 当范围/上下文缺失时,不要假装完备。
  • 不要将每个项都视为同等重要。
  • 不要跳过假设和信息缺口。
  • 不要倾泻与当前工具链无关的通用理论。

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