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数据库模式对比

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使用 database-diff-tool 比较 PostgreSQL 或 MySQL 的数据库结构，生成事务安全的迁移脚本与回滚流程，帮助在开发、测试和生产环境之间保持模式一致并保障部署安全。

数据库查询性能分析器

database-query-profiler

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该技能在性能测试中为数据库查询分析提供自动化指导，涵盖最佳实践、生产代码与配置生成，以及针对负载、压力与基准测试的输出校验。

数据库测试助手

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在测试自动化场景中，自动提供数据库测试的最佳实践、配置与模拟方案，帮助完成单元、集成等测试任务。

数据库种子数据生成器

generating-database-seed-data

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快速为开发、测试或演示环境生成符合表结构约束的真实感种子数据与脚本，利用 Faker 维护数据类型和关系并可调整数据量，以便快速填充数据库。

生成 REST 接口

generating-rest-apis

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根据 OpenAPI 规范或数据库模式自动生成生产级 REST 接口，含 CRUD 路由、输入校验、分页过滤、鉴权、标准错误格式和集成测试，覆盖 Express、FastAPI、Spring Boot 和 Gin 等框架。

数据库恢复管理

managing-database-recovery

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使用 database-recovery-manager 插件，自动化灾难恢复、时点恢复和故障转移配置，简化备份校验与恢复测试，满足生产数据库的恢复需求。

数据库测试管理器

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提供测试数据生成、事务封装与模式验证，帮助保持数据库测试流程可靠，保障迁移与交互的稳定性。

数据库测试管理

managing-database-tests

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协调多数据库测试流程，包括 fixture 装载、迁移应用、事务隔离、性能与完整性校验，在独立测试环境中验证 CRUD、约束与迁移操作，确保部署前数据行为可控。

测试环境管理

managing-test-environments

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通过 Docker Compose、Testcontainers 和环境变量的协同使用，帮助 Claude 构建数据库、缓存及消息队列等独立测试环境，确保测试配置一致、可重复并方便清理。

性能测试自动化

performance-testing

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该技能借助 performance-test-suite 插件自动执行负载、压力、突发与耐久测试，采集响应、吞吐及错误率指标，提供图表与优化建议，帮助识别 CPU、内存、数据库或网络瓶颈。

Python 测试模式指南

python-testing-patterns

sickn33/antigravity-awesome-skills

介绍如何用 pytest 的固定装置、模拟、参数化、测试驱动、属性测试、异步和数据库测试，构建可靠的测试套件并与 CI 流程集成。

自动化集成测试执行

running-integration-tests

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自动准备环境、数据库和依赖服务，运行集成测试并生成报告后清理临时资源，适用于需要集中验证组件联动的场景。

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