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测试框架
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测试报告生成器
generating-test-reports
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
114
汇总多个框架的测试结果,计算覆盖率、通过率和趋势,并生成 HTML、PDF 或 JSON 报告,便于 CI/CD 运行后的测试报告、覆盖率分析、失败排查或历史对比。
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单元测试生成器
generating-unit-tests
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
91
自动解析源代码并识别测试框架(可指定),为指定文件或模块生成包含边界、异常和依赖模拟的完整单元测试,适用于 Jest、pytest、JUnit 等,帮助快速补充测试覆盖。
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集成测试搭建
integration-test-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
395
在提到集成测试搭建时,提供自动化指导,包括实践流程、生成生产级代码和输出校验,覆盖测试自动化相关的单元/集成测试、模拟和框架配置。
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LangChain CI/CD集成与测试框架
langchain-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
209
这是一个为LangChain应用设计的完整CI/CD流水线。它通过GitHub Actions自动化质量保障,集成了快速的模拟单元测试和使用真实大型语言模型(LLM)的集成测试。核心功能包括端到端的RAG流程验证和LangSmith追踪,确保应用的高可靠性。
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Lindy Webhook CI/CD 集成测试
lindy-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
118
本指南提供配置持续集成/持续部署(CI/CD)流程的框架,用于自动化测试 Lindy AI 代理的集成代码。它指导用户使用 GitHub Actions 和 Node.js,实现对 Webhook 接收器、数据负载处理以及身份验证的自动化测试,确保系统部署的高可靠性。
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数据库测试管理与验证
managing-database-tests
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
369
用于管理和执行复杂的数据库测试,确保数据完整性和系统可靠性。该技能涵盖了设置隔离测试环境、执行数据库迁移,并采用事务回滚等策略确保测试的可靠性。可用于进行CRUD操作验证、外键约束检查、数据完整性校验以及查询性能分析,适用于所有主流数据库和ORM框架。
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快照测试管理
managing-snapshot-tests
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
147
通过分析失败快照、区别有意变更与回归,并选择性更新受影响的文件,从而维护 Jest、Vitest、Playwright 和 Storybook 等框架的快照测试,提升测试套件准确性。
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Metasploit 渗透测试流程
metasploit-framework
sickn33/antigravity-awesome-skills
486
为授权安全评估者梳理 Metasploit 框架的完整流程,涵盖控制台操作、模块搜索、漏洞利用配置、载荷选择与后渗透证据收集,让渗透测试部署更系统化。
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Mocha 测试配置助手
mocha-test-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
479
自动提供 Mocha 测试配置指导,涵盖最佳实践、框架调优、模拟、单元与集成测试模式,并校验结果以达到生产就绪标准。
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模拟生成器指南
mock-generator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
203
为测试自动化中的模拟生成器提供指导,涵盖最佳实践、框架配置及模拟验证步骤。
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NeMo LLM 评估工具
nemo-evaluator-sdk
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
265
NeMo Evaluator SDK 提供基于容器的企业级评估框架,可在 Docker、Slurm 及云环境中跨 100 多个基准与 18+ 测试流水线执行,保障可复现的 LLM 评估。
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测试编排与并行执行
orchestrating-test-execution
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
357
用于协调复杂的端到端、集成和单元测试的并行执行流程,支持跨多个框架(如Jest, Playwright, pytest)及CI/CD环境。该技能管理测试拆分、资源分配、分层执行策略和结果聚合,能将分散的测试结果整合为统一报告。特别适用于大型、多组件项目的质量保障,能优化测试生命周期,包括为不稳定的测试实现重试机制。
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