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搜索 测试自动化 ，共找到 265 条记录
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Jira问题管理与工作流自动化

jira-integration
affaan-m/everything-claude-code
367
该技能用于将开发工作流程与Jira系统无缝集成。支持用户查询、分析和更新Jira工单，功能包括提取可测试验收标准、状态流转、添加评论、以及使用JQL进行高级搜索，支持MCP和直接REST API调用。
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开发工具浏览器测试

browser-testing-with-devtools
addyosmani/agent-skills
227
通过连接浏览器开发者工具（DevTools MCP），该工具能够对Web应用程序进行深度检查和验证。它允许代理获取实时DOM结构、捕获控制台日志、监控网络请求、分析性能瓶颈和截取屏幕截图。非常适用于UI调试、API集成验证和端到端自动化测试。
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CI/CD 自动化实践

ci-cd-and-automation
addyosmani/agent-skills
366
自动化 CI/CD 管道搭建，从 lint、类型检查、单元/集成/端到端测试，到安全、部署及 AI agent 故障反馈，确保每次变更都经过质量门且及时上线预览环境。
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持久化浏览器自动化

dev-browser
MemTensor/MemOS
316
通过保持页面状态的浏览器自动化，逐步执行导航、填表、截图、抓取或测试，便于处理重复流程或需要登录状态的任务。
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Go项目持续集成与部署配置

golang-continuous-integration
samber/cc-skills-golang
55
用于为Go项目配置生产级的CI/CD流水线。内容涵盖了从单元测试、代码规范检查、安全漏洞扫描（SAST），到依赖管理、Docker构建和自动化版本发布的全生命周期环节。帮助开发者搭建或优化Go项目的质量门禁和自动化流程。
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CircleCI自动化持续集成/交付

circleci-automation
sickn33/antigravity-awesome-skills
82
本工具集通过Rube MCP提供全面的CircleCI自动化管理能力。用户可以使用它来触发新的构建流水线，实时监控工作流和作业状态，获取详细的作业信息，下载构建工件，并提取测试结果元数据，极大地简化了DevOps流程的复杂管理。
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构建与部署自动化流程

flowstudio-power-automate-build
github/awesome-copilot
226
本技能提供了一套完整的指南和工具集，用于通过 FlowStudio MCP 服务器程序化地构建、搭建和部署 Power Automate 自动化云流程。它指导智能体完成整个工作流，包括检查现有流程、解析连接引用、定义动作和最终部署/测试，无需手动打开门户界面。
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使用Playwright自动化表单填写

playwright-automation-fill-in-form
github/awesome-copilot
307
本技能指导如何利用Playwright MCP自动化填写在线表单。它涵盖了文本输入、日期选择、时间设置和文件上传等多种复杂的表单交互场景。该过程适用于模拟用户数据录入流程，特别适合进行表单交互的自动化测试和数据预填充，确保数据准确性，并能在不提交表单的情况下进行结果审查。
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Playwright 场景测试生成器

playwright-generate-test
github/awesome-copilot
438
本技能旨在根据用户提供的详细业务场景，自动化生成完整的Playwright端到端测试用例。它遵循预设步骤，利用Playwright MCP工具链，生成可执行的TypeScript代码，并在本地执行和迭代测试，确保测试覆盖率和功能准确性。
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Playwright网页浏览器自动化工具

playwright-skill
sickn33/antigravity-awesome-skills
132
这是一个通用的端到端（E2E）浏览器自动化测试技能，基于Playwright框架。它可以帮助用户编写和执行复杂的测试场景，包括用户登录流程、表单提交验证、响应式视图测试（如桌面和移动端）以及链接有效性检查。该技能支持自动检测本地开发服务器，并在临时目录中安全运行测试脚本。
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浏览器自动化与开发者工具调试

chrome-devtools
github/awesome-copilot
111
这是一个用于控制和检查实时Chrome浏览器的专业技能。它可以实现完整的网页自动化操作（如点击、填写表单），进行深度调试（分析控制台和网络请求），并进行详细的性能分析和性能追踪，是进行QA测试和前端开发的强大工具。
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LLM应用评估驱动开发

eval-driven-dev
github/awesome-copilot
176
本技能指导用户为基于大型语言模型（LLM）的Python应用搭建自动化评估流水线。核心流程包括定义评估标准、仪器化应用、构建黄金数据集和运行真实评估。它专注于测试应用自身的逻辑和流程，确保LLM应用的质量和鲁棒性，适用于QA、基准测试和提升LLM服务质量。
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